本发明提供一种基于多信息融合的轴承故障诊断方法及系统，步骤一：采集轴承的时间振动信号，根据轴承转速和采样频率计算出轴承每转一圈所采集的样本点数，根据计算出的样本点数将所采集的时间振动信号分为多个样本，按照一定的比例将样本分为训练数据集和测试数据集，并添加相应的类别标签；步骤二：构建包含提取数据特征、冲击特征、时域特征和频域特征的信号特征提取层；步骤三：采用ELM分类器模型对经验池传递来的数据特征进行随机映射和结果输出；步骤四：采用训练数据集训练轴承故障诊断模型的输出权值，并将训练好的权值用于测试数据集进行故障诊断。本发明可以提取多种不同属性的信号特征并进行有效的融合，便于轴承的故障诊断。