本申请提供一种轴承故障诊断方法及系统，其提供了融合全局和局部信息的CNN和混合Transformer相融合的MCHformer架构，能够结合CNN和transformer的优点：首先通过膨胀卷积提取获得不同尺度发局部特征，然后通过混合transformer结构的特征提取器建立远程依赖性，在保持局部特征的同时，提取上下文中强鲁棒的全局特征，并将不同尺度的空间特征进行融合，最后将融合后的特征输入到新设计的结构中进行自适应学习，以得到在大噪声环境下具有高准确率的故障类别诊断结果。本申请所提供的变压器能够有效减少用于信息，更好地聚焦相邻点。本申请的神经网络模型可直接对噪声振动数据进行处理，无需使用先进的预处理技术，即可有效诊断故障类型。