本发明提出了一种基于lstm的电机电流异常检测方法，包括S1.异常检测模型训练阶段：采集电机的历史电流信号，进行工况划分，获得目标工况的电流信号，去除离群点；特征提取，并进行归一化，获得训练样本；模型训练，采用lstm算法对训练样本进行训练，保存训练好的模型作为预测器，保存报警阈值；S2.异常检测模型预测阶段：获取实时采集的电流信号；对采集的电流信号进行工况划分，获得目标工况的电流信号，去除离群点；提取特征，并进行归一化，获得预测样本；将预测样本传入先前训练好的预测器中，获取的结果与报警阈值进行比较，超过则报警。该方法可以在没有故障样本以及电流采集频率较低的情况下，实现对电机故障的实时在线异常检测。