本发明公开了一种基于大数据技术的托辊故障诊断方法、系统及存储介质。所述基于大数据技术的托辊故障诊断方法包括以下步骤：S1，采集托辊音频数据；S2，提取音频数据的特征；所述音频数据的特征具体包括尖锐度、噪声烦恼度以及言语干扰级之一或任意组合；S3，音频数据的特征输入至已训练的逻辑回归模型中，逻辑回归模型对托辊的运行状态进行识别；S4，若托辊运行异常，执行警报、监视或控制操作；若托辊运行正常，完成当前时刻的托辊故障诊断，执行步骤S5；S5，更新时刻，重复执行步骤S1至步骤S4，进行下一时刻的托辊故障诊断。本发明可以实现对托辊故障的实时诊断，并且易实现成本低，算法复杂度低。