本发明提供了一种基于CNN的轴承故障诊断方法、电子设备及存储介质，包括：首先，使用传感器采集滚动轴承在不同状态下的原始振动信号；其次，使用经验小波变换处理原始振动信号以获取不同的频段的分量信号；再次，使用标签平滑正则化、自适应矩投影估计以及元激活串联函数去构建一维自注意力机制增强的CNN故障诊断模型；最后，利用已标记标签的故障样本集训练构建一维自注意力增强的CNN故障诊断模型，训练完成的模型用于诊断未标记标签的测试样本的故障类型。本发明提出的故障诊断方法中CNN的结构与性能被显著优化与提升且在实验测试中表现出了更高的识别率和更强的稳定性。