基于改进自编码器的多信息融合压缩机缺陷诊断方法，属于全封闭压缩机缺陷诊断技术领域。包括以下步骤：1、搭建数据采集系统进行数据采集；2、寻优变分模态参数，对原始振动信号进行解耦和降噪；3、固有模态与原始振动信号进行融合作为模型的输入，提供更多的时域和时频域特征；4、把数据集划分为：无标签训练数据集、标签训练数据集和测试数据集；5、构建改进自编码器模型学习无标签训练样本的特征分布；6、利用标签训练集微调分类器参数，实现多传感器特征的融合；7、利用测试数据集对模型进行评估。本发明可以提取和融合不同传感器的时域和时频域特征用于压缩机的缺陷检测在少量标注样本的情况下，从而提高压缩机缺陷的检测率。