本发明涉及故障诊断领域，公开了一种基于虚拟仿真模型和深度学习的机电伺服系统故障诊断方法。分析机电伺服系统各部分的工作原理，建立数学模型，进而获得系统的虚拟仿真模型；在时频域上验证仿真模型的可靠性后，研究不同故障的故障机理，并向仿真模型中注入对应故障，对所生成的数据进行预处理后得到数据集；在数据集的基础上搭建并训练深度学习模型，将该模型用于故障诊断；采集少量实际故障数据输入诊断模型中，通过对比模型输出和实际系统状态，验证该深度学习模型的有效性和本发明所提出方法的可行性。本发明提出的故障诊断方法具有诊断率高、步骤简便等优点，能够在仅有少量实际故障数据的情况下有效地进行机电伺服系统的故障诊断。