本发明提供一种基于多任务学习模型的设备劣化分析方法及系统，分析方法包括：将目标设备中每一个组件的运行状态信息和环境参数信息输入对应的组件劣化分析子模型，获取每一个组件劣化分析子模型的输出值；将每一个组件劣化分析子模型的输出值和目标设备的运行异常特征输入所述设备劣化分析子模型中，获取设备劣化分析子模型输出的目标设备的预测结果。本发明采用多任务劣化分析模型，通过分隔再整合的模型结构，协同训练设备整体和设备各组件的劣化模型，将设备的各个组件和设备整体协同进行分析，得到设备的劣化程度，提高了对设备的劣化分析精度；增加环境参数数据和设备异常记录作为外部数据参与模型训练，使模型的预测更严谨。