本发明涉及一种基于深度学习的高压断路器故障诊断方法和装置，属于高压断路器技术领域，本发明通过收集高压断路器工况运行数据和对应的高压断路器状态，作为训练数据；构建联合故障诊断模型，包括第一分类模型、第二分类模型和D‑S证据理论，利用训练数据对联合故障诊断模型进行训练；使用训练后的联合故障诊断模型对待测高压断路器进行故障判别，最后得到故障诊断结果，本发明使用多种数据模型对高压断路器进行诊断，综合多种模型的优点有效的提高了诊断精度。