滚动轴承是现代工业设备的关键部件之一,支持设备正常运转,轴承的健康状态关系到诸多安全问题。为了保障设备正常运转,学者们对大数据驱动的滚动轴承诊断方法进行了大量研究。然而,在实际工作条件下,缺乏故障样本是阻碍这些方法在工业环境中应用的一个主要因素。为了对设备的全生命周期进行更好的管理,针对滚动轴承这一关键部件,本文研究了一种基于关系网络的少样本故障诊断方法,适用于数据稀缺的场景。在该方法中,利用关系网络在少样本学习中的良好性能,结合改进的训练策略,仅需少量真实故障的振动信号就能完成模型的训练。同时,将人工故障的振动信号作为有效的先验知识加入到模型训练中,从而有效减少所需的真实故障样本。也就是说,模型还包含了迁移学习的思想。此外,通过引入注意机制来提高特征提取能力,以便从稀缺样本中获取更多信息。与其他故障分类中的迁移学习模型相比,本文所研究的故障诊断模型在相同的少样本条件下表现更好。实验结果表明,在相对简单的迁移任务中,少样本学习在故障诊断中具有优势。本文的主要工作如下:（1）明确研究背景和意义,通过阅读国内外故障诊断的相关论文,学习掌握常用方法,归纳研究现状,针对现有问题从而提出本文的主要研究内容。（2）针对滚动轴承的人工故障数据量大和真实故障数据量少的特点,研究了适用于轴承的少样本学习的训练策略,通过人工故障数据的学习和真实故障数据的调整来达到学习的目的,能够充分利用人工数据的先验知识,并在理论上对改进策略和传统策略进行分析比较。（3）针对少样本的场景,研究了一种基于关系网络的轴承故障诊断模型,利用特征推理出样本间的潜在关系,并详细介绍了模型的原理和构建。为了减少模型对数据的依赖性,还引入了注意力机制对模型进行改进,来提高特征提取能力,定位并充分挖掘数据信息。（4）在德国帕德伯恩大学轴承数据集上进行实验。用准确率和综合评估指标作为模型性能度量,与四个常见模型和一个近年较新的模型进行对比,分别验证了所提出模型和训练策略的有效性,实验表明,本文的方法具有更高的分类准确度和实际应用价值。