本发明公开了一种基于粒子群优化的堆叠降噪自编码网络轴承故障诊断方法，提出一种改进的堆叠降噪自编码网络SDAE轴承故障诊断方法，利用粒子群算法PSO对SDAE网络超参数如网络的隐含层节点数，稀疏参数，输入数据随机置零比例进行自适应的选取来确定SDAE网络结构，据此得到故障状态的高层特征表示，输入到Soft?max分类器中进行故障分类识别；本发明不仅具有较好的特征学习能力，而且相较与普通的稀疏自编码器学习的特征更加具有鲁棒性，并且通过粒子群算法优化降噪自编码深度网络结构的超参数，构建了具有多隐含层的SDAE诊断模型，从而最终提升故障分类的正确率。