用于解决多故障问题的复合故障诊断技术是企业设备状态监测与故障诊断的关键环节之一。大型机械和设备群组在经过较长时间的服役期后，由于经常在高温、大载荷等工况条件比较复杂的环境下运行，核心部件难免发生由不同损伤组成的复合故障从而使得设备故障的诊断困难。为解决上述问题，提出一种新型的基于非凸正则化与稀疏成分分析的复合故障诊断方法，通过构造非凸惩罚函数以提高信号的稀疏性，并确保目标函数的全局凸性，从而尽可能地提高稀疏成分分析方法的准确度。该方法可以在预先不知道故障源数量的情况下，通过构建一个稀疏优化框架以确保诊断结果的准确性，从而解决滚动轴承的多故障诊断问题。通过仿真实验对所提方法进行验证，基于非凸正则化的均方根误差（RMSE）最优值小于0.5，故障特征更为明显，优于传统方法。以900 r/min和1 300 r/min的轴承故障实验为例，外圈、内圈、滚动体特征频率均可准确识别，表明所提方法可以有效进行复合故障的诊断。