本发明公开一种基于深度学习的旋转机械振动分析模型的建立方法，包括：获取数据并生成数据集；建立并训练一维CNN模型；基于一维CNN模型建立多输入的VCNN模型，通过HVD与多特征信息融合技术处理数据集，并训练VCNN模型；基于VCNN模型建立FVDNN模型，通过HVD与多特征信息融合技术处理数据集并训练FVDNN模型。本发明建立一维CNN可自适应地提取故障特征；建立VCNN可将多个向量作为输入，并自适应地提取有利于故障分类的特征；建立FVDNN可从IMF全面提取故障特征；引入深度学习，结合特征提取与故障识别两个相对独立的过程，使模型自适应的提取和学习特征并根据特征学习效果自动调整特征提取方式。