本发明提出一种风电机组变桨系统故障预警方法，属于风电机组故障预警领域，首先，从风电场的数据采集与监测控制(SCADA)系统中选取与变桨系统相关的特征数据；然后，针对SCADA数据中存在的离群点，利用线性回归模型对数据进行清洗。最后，针对风电机组变桨系统的对称结构特点，设计了能够充分提取具有对称特征变量的变桨结构编码网络，通过分组卷积特征学习模块实现对变桨特征变量的分组编码学习，进一步利用特征注意力机制自动提取重要的特征信息。本发明所设计的变桨结构编码网络融合了变桨系统的结构信息，能够更加有效的挖掘不同特征变量内在的关联特征，具有早期故障预警能力强、预警误报率低的特点。