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　　专利摘要显示，本发明提供一种滚动轴承故障诊断方法及系统，属于人工智能技术领域，包括：获取滚动轴承的实时振动信号数据；将实时振动信号数据输入至故障诊断网络模型，得到故障诊断网络模型输出的故障诊断结果；其中，故障诊断结果是根据滚动轴承的历史振动信号数据和对应故障类型训练得到；故障诊断网络模型包括自编码器和长短期记忆网络；自编码器由傅里叶分析网络组成，用于对实时振动信号数据进行周期性特征提取，得到周期性特征；长短期记忆网络用于对周期性特征进行序列建模，得到故障诊断结果。本发明通过联合自编码器重构损失与交叉熵损失，实现了滚动轴承故障的高精度诊断。