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該發明提出一種譜峭度結合卷積神經網絡的風機齒輪箱復合故障診斷方法，包括以下步驟：步驟S1：采集不同類型風機故障對應的故障信號，作為訓練樣本；步驟S2：對采集獲得的所述故障信號進行去均值化和降噪；步驟S3：獲取經過步驟S2處理的故障信號的譜峭度圖，并將所述譜峭度圖轉化為灰度圖；步驟S4：統一所有所述灰度圖的尺寸，將所有所述灰度圖隨機劃分成訓練集、測試集；步驟S5：初始化卷積神經網絡的網絡參數，訓練卷積神經網絡模型；步驟S6：將測試集輸入到步驟S5訓練完成的卷積神經網絡模型，獲得診斷結果。本發明使用譜峭度圖作為卷積神經網絡的輸入識別特征，對于風機的復合故障識別更為精準。