本发明公开了一种基于稀疏分解的风力发电机组故障特征提取方法，对风力发电机组故障诊断，适用于非直驱型风力发电机组。本发明针对风力发电机组振动信号由于故障特征耦合、背景噪声大等原因导致难以提取故障特征的问题，基于形态成分分析的原理用不同的稀疏表达字典将信号分解为谐波、冲击以及噪声三个成分，使得原本难以发现的故障特征凸显出来；通过在风力发电机故障模拟实验台上实验验证了其有效性。本发明的有益效果是：该故障诊断方法通过提取出被噪声或者其他特征信号淹没的难以发现的故障特征，从而确定故障部位，对风力发电机组维护与检修计划的安排调整给出指导性建议，有效减少非计划停机时间、提高风电场经济效益与社会效益。