本发明属于IT运维以及机器学习技术领域，具体涉及一种利用时序聚类算法实现故障检测的方法，包括以下步骤：按照预设的时间频率采集设备性能指标信息，获得时间序列数据；对时间序列数据进行归一化；利用DBSCAN算法对归一化后的时间序列数据进行聚类分析，计算聚类后的时间序列的异常值分数；根据异常值分数是否超出设定的阈值以判断是否存在故障。本发明的利用时序聚类算法实现故障检测的方法，利用DBSCAN算法，将设备时间序列数据进行聚类分析，并且通过分析各个性能数据指标之间的差异值，来判断设备性能状态是否平稳，以此衡量设备运行健康程度，可以有效提高检测效率与准确性。