本发明公开了基于人工智能算法的直流断路器故障诊断方法及其系统，通过建立多母线节点，利用深度神经网络的深度学习算法构建故障类型预测模型，将数据样本提取到预测模型中进行训练，并且需要采集直流断路器在故障前的电流数值、电压数值、电流变换率和电压变化率数据输入到预测模型中进行深度训练；判断多分支母线节点判断是否发生故障；计算电压变化量积分，判断故障极的位置；结合温度传感器对直流断路器中连接点温度的温度进行监测，最终确定故障点的位置。本发明结合温度传感器对直流断路器中连接点温度的温度进行监测，对故障时的瞬时温度进行计算或验算，最终确定故障点的位置，让维修人员能够准确找到故障点的位置进行修理。