本发明涉及设备故障识别技术领域，具体涉及一种智能的共轨喷油器故障识别方法，该方法获取不同年份下发动机的多组历史特征向量，根据历史特征向量中的多种特征值计算每种特征值对不同故障类型的敏感指标以及每个年份的数据可信度；统计故障类型和正常状态的第一数量，将多组历史特征向量分为与第一数量相等的多个最优类别；获取发动机的实时特征向量，将实时特征向量分别代入每个最优类别中，计算实时特征向量在每个最优类别中的隶属度，根据隶属度确认喷油器的故障类型。该方法避免了因为离散数据造成的分类不准确问题，从而基于最优分类结果实时确认喷油器的故障类型，大大提高了故障识别的效率。