针对强背景噪声下的滚动轴承早期故障诊断问题,提出了一种融合遗传算法品质因子参数优化、子带重构共振稀疏分解(RSSD)和小波变换的故障诊断方法。该方法以滚动轴承早期故障振动信号RSSD低共振分量峭度指标作为目标函数,利用遗传算法对品质因子参数组合进行优化选择。依据能量分布占优原则对低共振分量进行主子带重构、减少噪声干扰且增强故障信号冲击特征。借助小波分析局部优化和多分辨的特性,对重构低共振分量进行多尺度小波分解,提取轴承故障特征且深度挖掘轴承故障特征信息。通过滚动轴承的2种不同类型故障诊断实例表明,与一般RSSD方法相比,该方法具有更强的削弱背景噪声影响、凸显微弱故障特征的能力。