本发明涉及涉及氢系统安全技术领域，特别是涉及一种燃料电池汽车氢系统微量泄漏诊断方法，首先获取若干组不同工况和不同状态的训练数据；然后采用限幅值平均滤波法；其次将一维电压数据转化为二维灰度图像数据；在对卷积神经网络进行训练，最后将实时采集的数据区分工况后输入训练好的卷积神经网络就能得到氢系统是否发生微量泄露。本发明去除了干扰信号，使电压体现出微量泄漏故障的特征；通过转化为灰度图像数据，将数据特征放大，继而能准确检测氢系统的微量泄漏，增加氢系统的安全性和可靠性。