本发明提供了一种基于深度学习的风电机组故障诊断方法及系统，属于机械故障诊断领域。该方法包括：获取预处理后的风力发电机组的运行数据；其中，所述预处理包括数据清洗处理、数据归一化处理和数据标准化处理，所述运行数据包括振动、温度、压力、风速、声音、电流、电压和扭矩；将所述运行数据输入预先训练好的风机故障诊断模型中，输出得到所述风力发电机组的故障诊断结果；其中，所述风机故障诊断模型是通过对初始模型优化后得到的；基于所述故障诊断结果，确定所述风力发电机组的故障维护方案。本方案能够提高风力发电机组故障诊断的准确性和实时性。