本发明公开了一种功率器件健康状态评估方法和系统，以功率器件的健康状态为研究对象，采用仿真产生数据解决样本匮乏问题，采用神经网络算法解决复杂工况下状态快速准确评估问题，利用训练后的神经网络，可以对器件实测数据快速给出功率器件健康状态结论，也可以分析实际变工况下器件的退化程度和退化位置，解决了传统试验样件内部结构退化制样困难、健康状态评估中数据样本小等问题，为客观评价功率器件健康状态提供了一种量化评估方法。