本发明涉及仿真分析技术领域，具体涉及一种基于解耦网络的齿轮箱故障诊断方法，包括获取历史故障数据样本作为训练数据；将训练数据输入基于MMD距离的解耦网络，解耦网络进行训练过程中计算解耦损失和分类损失，并将解耦损失与分类损失融合，反向传播损失，优化网络参数；将待检测故障的数据输入完成训练的解耦网络，通过该网络预测故障类型；本发明中的解耦网络在分类器之前加入了MMD距离，在特征空间中增大各个故障类别的之间的距离，从而提高齿轮箱的故障诊断精度。