本发明提供一种基于迁移学习的动态多对抗自适应网络的电动机滚动轴承故障诊断方法，包括步骤：原始数据的采集；通过设置在电动机轴承座上的传感器进行数据采集，获取不同工况下不同故障类型的原始数据；同时，对实际工况下的电动机轴承进行不同工况、不同故障类型的原始数据采集；对原始数据进行数据划分；通过对原始数据进行分割，获得多个数据点作为样本；同时，设定通过实验室试验获取的数据为有标签的源域数据；设定通过实际数据获取的数据为无标签的目标域数据；根据源域中的数据，预训练DMASATN模型的生成器和两个分类器；结合无标签的目标域数据训练DMASATN网络，得到目标电动机滚动轴承可用的故障诊断网络；通过DMASATN模型进行电动机滚动轴承故障诊断。