本发明提出一种多尺度时空卷积深度信念网络的风力发电机故障诊断方法，该方法利用SCADA多变量时间序列固有的时空相关性和交互性特性，设计具有不同卷积核结构的卷积深度信念网络以级联的方式捕获传感器变量间的时空相关性信息，同时以并行的方式在多个滤波器尺度下挖掘变量间交互互补的特征，上述技术手段融合了时空依赖性提取和多尺度特征学习方法，因此能够提取更为丰富的故障诊断信息，与传统的卷积深度信念网络模型及其变体相比，本发明能够增强分类性能，为风力发电机故障诊断领域提供了新的途径。