在实际工况下滚动轴承较易发生故障,为了保障机械运行可靠性,对其进行故障诊断研究显得非常重要,提出一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)降噪与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Veotor Machine,LS-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用LCD对轴承信号进行自适应性分解,得到一系列内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC),然后结合峭度准则筛选出包含主要特征信息的分量,完成信号降噪预处理,并与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行对比,研究LCD算法的优越性;最后提取ISC模糊熵作为信号的敏感特征集,输入到训练好的LS-SVM分类器中进行轴承状态识别。实验研究表明,提出的基于LCD降噪与LS-SVM的轴承故障诊断方法能有效地识别出多种轴承类型,识别率高达84%,是一种行之有效的轴承诊断算法。