一种基于高斯过程回归的轴承故障预测方法，它有五大步骤：步骤一，设定预测系统参数，对高斯过程回归模型进行初始化；步骤二，定期采集轴承振动信号，对振动信号进行特征提取得到轴承振动信号的时域特征参数，进行故障征兆判断；步骤三，判断是否出现故障征兆；步骤四，特征参数的计算和存储，并进行高斯过程回归模型的动态更新；步骤五，进行轴承的故障预测。本发明根据产品的实际使用情况，采集少量数据，定量化地给出产品可能出现故障的时间，运用高斯过程回归提高运算速度和预测精度，运用健康管理的思想，将轴承的全寿命周期分为健康、亚健康、故障三个时间段，在亚健康状态内进行故障预测，提高轴承使用管理能力。