本发明公开了一种基于图像识别的滚动轴承变工况故障诊断方法，其包括：采用递归图技术将滚动轴承振动信号转换为二维图像；通过用SIFT算法从所述二维图像提取特征，得到多维故障特征向量；通过用KPCA方法对所述多维故障特征向量进行降维处理，得到约减后特征矩阵，并通过提取约减后特征矩阵的奇异值构建最终特征向量；通过用经过训练的PNN神经网络对所述最终特征向量进行故障分类。本发明采用凯斯西储大学的轴承试验数据进行案例验证，试验结果表明本发明所提出的方法是十分有效的。