为有效、快速地处理含噪声数据,提出将轴承故障诊断建模为时间序列分类任务。利用奇异谱分析将一维时间序列扩展为多维时间序列,并实现降噪;利用凸优化算法快速、有效地从噪声数据中学习到FCMs模型,将时间序列转换成C×C的特征矩阵;采用神经网络对特征矩阵进行分类。利用CWRU轴承数据集对所提出的方法进行验证,结果表明与传统方法相比,所提方法在轴承故障诊断方面的性能较优。