针对传统机械故障诊断盲分离方法需要增加约束和工程应用中难以满足的约束的不足，基于三线性分解理论，提出了一种基于四线性平行因子的机械故障盲分离方法。该方法充分利用了松散条件下平行因子分解的唯一性，在三维平行因子的基础上增加了第四维，使模型的数据更具包容性，包含更多信息。与传统的三线性交替最小二乘法迭代法相比，该方法迭代更稳定，收敛性更好。仿真结果与实验结果一致，证明了该方法的有效性。