本发明属于仿真分析技术领域，特别涉及一种均衡分布适配的旋转机械变工况故障诊断方法，包括获取旋转机械变工况故障数据，并根据不同工况，将故障数据划分为源域和目标域数据集；通过源域数据训练模型预测目标域样本伪标签，并采用类条件分布近似估计目标域的条件分布；利用核函数将源域与目标域特征集映射到潜在特征空间后，采用平衡因子调节源域、目标域条件分布与边缘分布权重，实现源域与目标域样本分布差异最小化；输出变工况下的故障诊断结果；本发明采用平衡因子权衡源域、目标域条件分布与边缘分布权重，最小化源域与目标域的样本分布差异，从而提高了旋转机械变工况的故障诊断效率和准确率。