滚动轴承作为大多数旋转机械设备的重要部件之一,现已被广泛应用于各行各业中。由于滚动轴承具有易失效、损坏频率高等特点,且失效或损坏可能带来巨大的经济损失和人员伤亡,因此,对滚动轴承进行高精度的故障诊断并精准预测其退化趋势具有重要的现实意义。在实际应用中,通常很难获得足够的故障样本来训练基于深度学习的故障诊断模型。针对滚动轴承单点故障的小样本问题和多标签属性,本文提出了一种基于元学习的滚动轴承多标签故障诊断方法。为了能够尽早发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态点,精准预测滚动轴承的状态退化趋势,提出了一种基于T-分布随机近邻嵌入样本熵和融合网格搜索的时间卷积网络的滚动轴承退化趋势预测方法。本文的主要研究内容如下:（1）为了获取包含全面故障信息且能够较好区分故障类型的故障特征用于滚动轴承故障诊断,提出了一种时频签名矩阵故障特征提取方法。该方法首先提取滚动轴承振动信号的多个时域和频域特征,再构造所提取特征信号的签名矩阵。实验结果表明,时频签名矩阵特征具有综合故障信息提取能力,且相比于堆叠稀疏自动编码器和小波包变换两种特征,该特征具有更好的诊断效果。（2）滚动轴承显著退化的临界状态点为正常阶段和显著退化阶段的分界点,为了获取能较好表征滚动轴承的退化趋势且能尽早发现滚动轴承显著退化临界状态点的特征,提出了 T-分布随机近邻嵌入样本熵退化特征提取方法。首先对滚动轴承振动信号分段提取T-分布随机近邻嵌入流形特征,再求取样本熵,最后进行平滑处理获得退化特征。实验结果表明,相较于传统特征指标,T-分布随机近邻嵌入样本熵特征指标能够至少提前50 min发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态点。（3）滚动轴承故障样本通常具有多个故障属性,为了实现滚动轴承的多标签故障诊断同时解决实际诊断中的小样本问题,本文构建了具有元学习功能的多标签卷积神经网络模型。该模型首先建立了一种具有特定结构的多标签卷积神经网络,接着引入学习对任务变化敏感的网络初始参数这一元学习策略到所建立的网络中。实验表明,无论是在公开的轴承数据集还是在列车走行部轴承数据集上,该模型均可使用少数故障样本通过少量更新步骤实现高精度的故障诊断。（4）为了实现精准的滚动轴承退化趋势预测,从滚动轴承振动信号的时间序列特性出发,采用网格搜索算法优化时间卷积网络模型的超参数,建立了融合网格搜索的时间卷积网络模型来实现滚动轴承的退化趋势预测。实验表明,该模型的预测误差仅为0.45%,具有较高的工程应用价值。