本发明提供了一种基于原型网络的轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断方法技术领域。具体步骤包括：利用深度神经网络作为度量模块；利用从大到小的卷积核作为特征提取模块；利用度量模块和特征提取模块构建轴承故障诊断的原型网络模型；利用多个样本轴承振动信号对原型网络模型进行训练；利用训练后的原型网络模型对轴承振动信号进行故障诊断。本发明可以在小样本情况下对轴承进行故障诊断，实现对未知运行状态样本进行更加准确的故障分类。