本发明提供了一种基于改进Transformer的燃气轮机故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域，包括如下步骤：S1、获取目标工业设备的传感器历史测量数据，得到训练数据集和测试数据集；S2、构建基于改进Transformer的故障诊断模型；S3、搭建网络训练框架，分批次将训练数据集输入到故障诊断模型中，得到训练后模型；S4、分批次将测试数据集输入到训练后模型中，记录模型预测值和重构误差；S5、设定故障阈值，当所述重构误差大于阈值时，判定设备发生故障，否则判定设备处于正常工作状态，完成故障诊断。本发明通过引入卷积神经网络作为特征提取器增强了算法对局部特征的关注能力，提高了算法对与正常运行状态偏差很小的故障数据的识别能力，保证了故障在恶化之前可以被及时发现。