滚动轴承的智能诊断技术就是利用人工智能技术中的专家系统、知识工程、遗传算法、模糊理论和人工神经网络等技术和滚动轴承的特征参数或其他信号处理方法相结合对轴承故障进行诊断与监测。利用滚动轴承中状态监测中的几个特征量，即峰值、有效值、峭度值，轴承外圈、内圈和滚动体的特征频率幅值等参数作为神经网络的输入参数，对滚动轴承的故障进行诊断，试验表明该方法可以对轴承故障进行有效的监测和诊断。文献[18将分形维数概念与多层感知器神经网络结合，以分形维数作为特征量输入的分形神经网络诊断方法，应用到轴承系统实例诊断分析，获得了明显的诊断结果。