本发明涉及一种考虑噪声与样本量的GIS隔离开关机械缺陷辨识方法，属于电力技术领域。该方法包括多加速度传感器布置、振动信号的频率分析、去噪、信息对获取、特征提取、构建神经网络并进行训练、神经网络模型再训练和GIS隔离开关机械缺陷诊断几大步骤。本发明提供的考虑噪声与样本量的GIS隔离开关机械缺陷辨识方法采样方便，对于隔离开关机械缺陷辨识准确率高，解决了难以通过单一信号处理算法去噪的问题，并采用迁移学习解决样本量过小，不能全方位反应全部缺陷的问题；本发明能够较高精度的获得GIS隔离开关机械状态，有助于提高电力系统的稳定运行。