本发明提供一种主泵异常检测相关性分析方法及系统，分析方法包括：确定主泵检测目标并获取与所述检测目标相关的物理量参数；根据所述物理量参数建立异常检测相关性预警数据模型；对所述异常检测相关性预警数据模型进行备份和更新，获得不同学习周期的预测模型。采用上述预测方法，采用主泵的高频振动数据，分析主泵的振动情况，基于频谱分析、机器学习和专家系统等方案实现主泵振动数据智能故障诊断，同时结合主泵运行机理开展主泵包括电气、振动、热工各物理量参数相互耦合相关性分析研究，通过预测模型预测待检测参数数据与实际测点数据的差异性分析，实现主泵参数异常检测。