本发明涉及一种基于多门控混合专家多任务学习的复合故障诊断方法，包括：获取待测数据；对待测数据进行预处理，得到待测数据对应的频域数据；将频域数据输入至预先训练完成的故障诊断模型，得到待测数据对应的故障诊断结果；其中，故障诊断模型是基于训练样本集训练获得的，故障诊断模型包括：多任务学习模块，用于对频域数据进行特征提取，得到若干共享特征，并对共享特征进行加权求和，得到不同任务对应的输出结果；故障诊断模块，用于对输出结果进行特征提取和故障分类，得到故障诊断结果。本发明的方法可以在多种工况下，对变速箱内轴承和齿轮不同故障进行准确诊断。