本发明公开了基于神经网络的风力发电机变桨轴承故障诊断方法及装置，方法包括：测量桨叶不同方位角以及传感器不同点位的信号强度，确定桨叶最佳测量方位角以及传感器点位布置方案，将桨叶固定在最佳方位角采集变桨振动数据，将采集到的振动数据进一步处理成数据集，构建神经网络模型，使用采集到的数据集训练网络，并将训练后的网络部署至PLC中对风机进行实时动态监测；装置包括振动传感器、数据采集卡及可编辑逻辑控制器（PLC）。本发明将神经网络算法应用于风力发电机变桨轴承的故障诊断中，利用历史振动数据训练网络，再利用训练好的网络进行故障诊断，实现了变桨轴承健康状况快速、实时且准确的监测。