一种基于改进深度子域适应网络的变工况下滚动轴承故障诊断方法及系统，涉及滚动轴承故障诊断技术领域，用以解决现有故障诊断模型对于不同工况分布差异大的振动数据的故障诊断准确率不高的问题。本发明的技术要点包括：对源域和目标域振动数据做短时傅里叶变换得到时频谱图；引入通道注意力机制和首层宽卷积核机制对残差网络进行改进，提取时频谱图中的深层特征；利用局部最大均值差异对源域特征和目标域特征进行子域适应处理，减小源域和目标域各个子域之间的分布差异，实现复杂工况下滚动轴承的故障诊断。本发明可以实现变工况及工况泛化情况下的滚动轴承故障诊断，具有较高的准确率。本发明可广泛应用于滚动轴承故障诊断之中。