本发明提供了一种基于强化学习的域自适应轴承声纹故障诊断方法及系统，根据获取的滚动轴承声纹信号和故障诊断模型，得到故障诊断结果；其中，故障诊断模型的损失函数为域自适应网络的损失函数和分类网络的损失函数的加和，分类网络的输入为源域标签和特征提取网络的源域输出，域自适应网络的输入为特征提取网络的源域输出和目标域输出；源域数据依次经过稀疏自编码器和特征提取网络后得到源域输出，目标域数据经过特征提取网络得到目标域输出；本发明考虑了源域数据集和目标域数据集不一致的问题，结合稀疏自编码器，在数据样本不充足时，利用已知的特征信号对未知的故障诊断进行较为高精度的分类，保证了机械设备的安全运转。