本发明提供了一种基于Transformer的故障诊断方法，属于故障诊断技术领域。本发明采用了多层Transformer Encoder作为特征提取模块，在Encoder层之间加入Dense连接增强模型特征复用能力，在特征提取模块前加入Dropout层来提高模型的泛化能力，加入多通道卷积神经网络层来进行样本矩阵生成，采用全连接层进行故障分类。本发明采用了Transformer Encoder结构并进行了改进，将其应用在机械设备的故障诊断中，能够很好的提取振动信号之间长时间内的时序特征和全局特征，得到更加准确的故障关系。