本发明涉及风力发电机组故障诊断技术领域，多模态多任务卷积神经网络的齿轮箱故障诊断方法，获取齿轮箱的多传感器数据，对数据进行连续小波变换作为预处理；将预处理得到的小波图像并行输入到多个卷积网络中进行特征学习后，获得的多通道特征输入到动态加权模块中进行加权，构成特征空间矩阵；将所获得的的特征空间矩阵输入到多任务模块中进行处理，主任务为分类任务，将所获得的的特征空间矩阵输入到softmax层进行分类，辅助任务为多模态信号典型相关分析，将得到的结果反馈给主任务，提升主任务的分类精度；本发明有效提取并融合了故障特征，并以相关性分析的方法改善了分类的效果，提高了故障诊断和分类的精度和效果。