本发明公开了一种基于后缀树的故障检测方法、系统、装置及存储介质，方法包括：获取第一故障信号，并通过后缀树算法对第一故障信号进行分解，得到故障重复波形和重复时间序列；根据故障重复波形和重复时间序列确定第一故障信号的第一时频特征图，并根据第一时频特征图构建训练图片集；将训练图片集输入到预先构建的卷积神经网络中进行训练，得到训练好的故障识别模型；获取待检测的第二故障信号，并通过后缀树算法确定第二故障信号的第二时频特征图，进而将第二时频特征图输入到故障识别模型，输出得到故障类型识别结果。本发明提高了训练样本的准确性和可靠性，进而提高了故障识别模型的精度和故障检测的准确度，可广泛应用于故障检测技术领域。