本发明公开了一种基于多权值神经网络的风机能耗监测识别方法，获取训练样本时，通过人为制造各种类型的故障，使风机能耗增加，并采用国标规定的能效检测方法和系统，测试各种故障下风机能耗的增加值，对不同故障引起的能耗增加大小进行分类，将振动特征样本和轨迹特征样本组合，作为神经网络的训练样本，构建高维空间多权值神经元网络。在全天候能耗监测中，只需在风机上加装低成本三轴加速度传感器及涡流传感器，将三维振动信号及轴心轨迹特征向量输入多权值神经网络，网络输出即是能耗增加分类。