本发明公开一种齿轮箱故障诊断模型的建立方法，包括：获取齿轮箱的多种故障振动信号，并将每种故障振动信号输入与其对应的每个支持向量机中；对每种故障振动信号进行处理；提取每种故障振动信号的特征参数后并对其进行优化，输入训练数据集中的每种故障振动信号的特征参数的最优值，生成决策树支持向量机的齿轮箱故障诊断模型并根据输入的特征参数输出每个支持向量机中的第一状态信号和第二状态信号,并对每个支持向量机中的第一状态信号和第二状态信号进行多种组合，使用测试数据集对齿轮箱故障诊断模型进行诊断测试得到多种组合的诊断结果。本发明能同时对多个单一故障振动信号进行训练，可有效实现对齿轮箱混合故障的诊断，从而提高诊断精度。