本发明公开了一种融合时序信息的风电齿轮箱健康评估方法及系统，属于风力发电机状态监测领域，包括S1、多变量时间序列获取及传感器特征与时序特征生成；S2、卷积自编码高斯混合模型网络构建；S3、训练网络，设置基于输入信号本身能量值的健康度指标并设置阈值；S4、在线评估；本发明通过对时间信息编码获得时序信息并结合传感器信息，利用卷积自编码高斯混合模型学习传感器特征及时序特征，提出基于原始信号能量值分布的健康度指标，用于评估风电齿轮箱运行健康程度。