本申请涉及一种故障检测模型的训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：基于包含正常类别的第一样本数据对应的多个时间点的多个运行状态指标数据，进行时序相关特征处理，得到目标时序相关特征图；并对目标时序相关特征图进行编解码处理，得到目标时序相关特征图对应的目标重构时序相关特征图；基于目标时序相关特征图以及目标重构时序相关特征图，对待训练的故障检测模型进行训练。通过采用本方法，通过自编码器的方式进行模型训练以及故障检测，可以基于原始特征与重构特征之间的相似度实现故障的检测，可以在数据分布不理想的情况下实现模型训练精度的提升，减少模型训练的工作量。