本发明涉及一种基于非均衡数据集下的多源传感器轧机故障诊断的方法，对轧机的振动信号数据和声音信号数据进行融合从而实现轧机的故障诊断；该方法能够摆脱单一传感器的局限性，通过融合多传感器的数据，从而进行有用信息的互补，达到更高的诊断精度，解决非均衡数据集问题。用改进的一维卷积神经网络对轧机设备诊断系统采集的声音信号进行特征提取，利用改进的二维卷积神经网络对轧机设备诊断系统采集的振动信号的峰度图进行特征提取，最后在进行总的特征融合，该方法可以对充分信息提取，能够很好的应对轧机实际生产过程中所遇到的故障状态过少的问题，实现高诊断率以及准确率。