本发明公开了一种基于多特征融合的风力发电机故障模式识别方法及系统，从风电场的数据采集系统中获取发电机运行时的SCADA数据；分别对不同故障数据进行编码，制作标签，作为模型数据集；并将得到的带有标签的故障数据集，采用灰色关联度分析对不同故障分别进行特征权重排序，按照前向搜索原则，选择权值最高的若干特征作为故障对应的特征向量；采用若干特征量进行故障诊断实验，提取出特定故障下故障识别率达到最高时的最简特征组合；最后对风力发电机的不同故障缺陷最简特征组合取并集，将特征融合为最终输入的特征向量，完成构建基于多特征融合的XGboost算法风力发电机故障模式识别模型，实现了发电机系统的故障模式的精确匹配及故障对象的精准定位。