Los rodamientos de elementos rodantes son una unión importante en el equipo mecánico y tienen un alto valor de aplicación en ingeniería. Para resolver el problema de la dificultad en la extracción de pulsos de fallos periódicos debido a la compleja interferencia de ruido y la interferencia de los caminos de transmisión en las señales características de fallos de los rodamientos de elementos rodantes, se propone en este artículo un novedoso método híbrido de diagnóstico de fallos basado en la descomposición robusta de la media local de conjunto complementario completo con ruido adaptativo (CCERLMDAN) combinado con el optimizador multiverso de múltiples perturbaciones (MDMVO) basado en la deconvolución de Kurtosis máxima correlacionada (MCKD), y se aplica en diferentes condiciones de fallos de rodamientos de elementos rodantes. En primer lugar, el método CCERLMDAN descompone adaptativamente la señal de vibración de fallo en múltiples funciones de producto (PF), y luego selecciona la PF con la mayor información de fallo a través del índice sensible (SI). Finalmente, el método MDMVO selecciona adaptativamente la mejor combinación de parámetros del método MCKD y luego utiliza MCKD para realizar una operación de deconvolución en la PF seleccionada, destacando el pulso de fallo periódico excitado por el fallo del rodamiento. Las señales de vibración medidas en el campo de los fallos de rodamientos de elementos rodantes se aplican para verificar el método propuesto. Los resultados finales muestran que el método mejora efectivamente la precisión del diagnóstico de fallos de los rodamientos de elementos rodantes, y tanto los métodos CCERLMDAN como MDMVO logran un mejor rendimiento que el método original.