本发明提供一种基于LOF自编码的机械故障智能诊断方法，包括以下步骤：步骤S1，获取机械不同健康状态下的振动信号样本；步骤S2，从振动信号样本中截取获得局部信号片段集；步骤S3，利用局部信号片段集对稀疏自编码网络进行训练，获得稀疏自编码网络的权重矩阵；步骤S4，基于稀疏自编码网络的权重矩阵提取原始振动信号局部特征；步骤S5，基于振动信号局部特征计算LOF异常因子；步骤S6，矫正局部特征并融合为全局特征；步骤S7，训练神经网络中的Softmax分类网络；从而完成整个诊断神经网络的训练；步骤S8，基于以上训练完成后的诊断神经网络进行机械故障诊断。本发明能够获得更加准确的诊断结果。