本发明公开了一种新型卷积神经网络模型及应用，该模型是以卷积神经网络为模型基础，以改进型阈值函数为激活函数tReLU，在卷积神经网络的中间层引入残差神经元，用卷积和池化交替连接，softmax分类，贯穿整个结构生成新型卷积神经网络模型RLCNN；所述述激活函数tReLU如公式(1)所示。利用该模型进行轴承故障诊断的方法为：首先将来自轴承的振动信号转换成二维振动图像，对图像进行处理得到灰度图像的像素强度矩阵，将像素强度矩阵输入新型卷积神经网络模型，以现有公开的轴承数据集为训练集，进行卷积，批量归一化处理；获得轴承故障的诊断结果。本发明解决了因传统激活函数使模型梯度消失和均值偏移所带来的轴承故障诊断准确率低的问题。