针对滚动轴承的内圈和外圈故障诊断问题,提出了一种基于辛几何模态分解(SGMD)、敏感参数和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的方法。基于SGMD研究了实际测量的液压泵多模态故障振动信号;基于所提出的相似性分析法,将含有丰富运行特征信息的模态分量进行重构,并将其作为数据源;基于数据源提取时域和频域参数,并利用流行学习法筛选出峭度、裕度指标和峰值指标等敏感参数作为特征向量;利用KFCMC实现对内圈和外圈不同故障的诊断。通过对滚动轴承内、外圈故障振动信号的仿真和实测,验证了该方法可以有效地诊断滚动轴承不同故障。