本发明公开了一种振动图像驱动的滚动轴承智能故障诊断方法，首先针对滚动轴承数据选择区别率最大的时域特征指标，据此计算各层IMF的角度自适应率，再对振动数据进行EMD‑AADPC振动图像转换，生成EMD‑AADPC振动图像样本并划分训练、验证与测试数据集；搭建CNN分类模型，使用训练集样本进行训练，并根据验证集结果进行模型超参数优化调节，获得最佳模型训练参数，再采用测试数据集进行模型诊断性能评估。本发明实现了对滚动轴承的故障诊断，且诊断方式变得更加智能化、高效化。