本发明公开了一种基于多传感器特征融合的火电厂风机设备故障诊断方法，该方法包括以下步骤：S1：采集设备运行时产生的声音信号、振动信号及温度信号；S2：对步骤S1采集到的声音信号进行预处理；S3：对预处理后的声音信号片段、振动信号、温度信号进行特征提取，声音信号采用信号增强的梅尔倒谱系数法；S4：将步骤S3通过多传感器得到的特征向量进行特征融合，融合后的最终向量带入构建的SVM模型，获得机械设备故障情况。本发明选择多传感器特征融合的方式，将声音信号、振动信号和温度信号等进行特征融合，增强了系统捕捉动态信号的能力，更加准确的获取设备的状态，提高了异常信息检测系统的检测率。