一种改进深度Q网络的滚动轴承故障诊断方法，涉及滚动轴承故障诊断技术领域，用以解决现有技术中在应用深度强化学习对滚动轴承故障进行诊断时，由于数据分布不平衡或变负载导致的诊断准确率过低的问题。本发明的技术要点包括：把k‑means算法中样本到中心点的距离作为回报值的偏置，以不平衡比为基准，为训练集构建具有个性化的回报函数，同时通过改进的残差网络(Resnet‑18)实现特征的深层提取；智能体将新的回报函数和时频图作为输入，在每个时间步长执行诊断动作，判断并返回回报值；最终智能体学会不平衡数据下的故障诊断策略。本发明方法在滚动轴承数据不平衡和变负载下故障诊断结果表现优异，可用于对滚动轴承不同故障诊断的实际操作中。