本发明公开了一种基于集成学习的带钢热轧过程故障分类方法及装置，该方法包括：获取带钢热轧过程中产生的历史样本数据，建立历史样本数据库；对历史样本数据库中不同数据集中的数据分别进行数据预处理；训练深度置信网络，对预处理后的历史样本数据进行特征提取并进行类型标注，以构建新的样本数据集；利用新的样本数据集训练AdaBoost分类模型，利用训练后的分类模型对带钢热轧过程数据进行故障分类，并结合历史故障维修信息定位故障变量。本发明的技术方案可以准确识别故障类型，充分利用已有历史故障维修信息进行故障定位，为带钢热轧过程故障诊断和运行维护提供有效的辅助决策信息。