本发明提供一种基于数据驱动的航空发动机故障诊断方法，涉及航空发动机故障诊断技术领域。本发明的方法为将获取的数据样本集分为训练样本集和测试样本集；建立初始深度自编码神经网络；并对其进行预训练,得到深度自编码神经网络；根据深度自编码神经网络建立故障诊断模型；对故障诊断模型进行训练并微调，得到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断模型，并将测试样本集输入到基于深度自编网络的航空发动机故障诊断模型中输出航空发动机的工作状态，其中故障诊断模型输出[1 0]则表示为健康状态，输出[0 1]则表示为故障状态。本方法可以更加快速、有效地诊断出航空发动机的故障，较大提高发动机的故障诊断准确率，提高工作效率。