本发明涉及一种基于改进深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断方法，包括：S1、获取输入振动信号，向输入振动信号中添加高斯白噪声，对加噪信号重复间隔采样获得采样信号，将采样信号矩阵化，转化为灰度图样本，并对样本数据赋予轴承状态的标签；S2、将灰度图样本按比例拆分成训练集和测试集；S3、将稠密连接加入改进残差收缩模块构建改进深度残差收缩网络；S4、将训练集输入改进深度残差收缩网络进行训练，通过前向传播得到误差，通过反向传播优化参数，至误差收敛；S5、将测试集输入训练好的改进深度残差收缩网络获得故障分类结果。本发明具有更快的收敛速度和更强的抗噪声干扰能力，提高了滚动轴承在强噪声变工况下故障诊断的准确率。