Dada la no estacionariedad de la señal de falla de rodamientos rodantes, el ruido fuerte puede provocar una baja precisión en el diagnóstico de fallas. Se propone un método de diagnóstico de fallas con Transformador Swin y Transformada Generalizada S para resolver los problemas de extracción de características de señales difíciles y baja precisión diagnóstica. Se utiliza la Transformada Generalizada S para mejorar la resolución de las señales de falla de rodamientos, el modelo del Transformador Swin se utiliza para dominar el peso superficial requerido para identificar fallas de rodamientos rodantes para señales de expresión altamente características de fallas, y el peso profundo se obtiene mediante entrenamiento de retropropagación. Finalmente, las características extraídas se introducen en el clasificador Softmax mejorado para la clasificación de fallas. Se comparan los diversos métodos de procesamiento de señales para la capacidad de procesamiento de señales de rodamientos, y se verifica la capacidad de diagnóstico de este modelo y la capacidad de resistir el ruido. Los resultados experimentales muestran que el método tiene una notable capacidad y una precisión superior al 90% en la prueba contra el ruido y también tiene una buena robustez.