本发明涉及一种基于联合矩条件分布匹配的滚动轴承故障诊断方法，包括：S1、获取不同工况下的滚动轴承振动数据，构建标签源域样本和无标签目标域样本；S2、将S1的样本同时输入基于联合矩条件分布匹配的领域自适应网络，获得源域样本的分类损失、目标域样本的标签预测概率向量；S3、采用特征空间线性映射算法分别计算源域样本、目标域样本的融合类别信息的特征矩阵；S4、基于S3所得计算源域和目标域对应的联合矩统计量，得到网络的分布差异损失；S5、利用S4所得构建总损失函数并更新网络参数；S6、重复步骤S3至S5直至损失收敛，所得模型对共享诊断知识的学习和迁移能力，对目标样本的诊断准确率高。