本发明公开了一种基于电机定子电流信号的齿轮箱故障智能诊断方法,包括步骤1、构建CNN模型样本库；步骤2、构建梳状滤波器；步骤3、搭建CNN模型,其输入为齿轮箱对应的电机定子电流信号；输出为齿轮箱故障类型；第一层卷积层的每个卷积核均为梳状滤波器；步骤4、训练CNN模型；步骤5、齿轮箱故障诊断。本发明利用电机定子电流信号对齿轮箱的健康状态进行识别,无需在齿轮箱上安装外置的传感器设备,减少诊断结果对于传感器布点的依赖性,也减少环境噪声对信号采集的影响。另外,本发明无需对采集到的电机定子电流信号进行消噪、剔除电流信号基频成分等预处理操作,能够进行端到端的故障诊断任务。