摘要：旋翼桨叶的损坏可能会导致直升机坠落损毁,开展桨叶健康状态的在线监测评估对保障飞行安全至关重要。提出一种将小波包变换(WPT)与t-分布随机近邻嵌入(t-SNE)相结合的桨叶损伤识别方法。首先利用振动台模拟直升机服役时的真实振动,用传感器获取不同故障桨叶模型在振动环境下的输出响应。然后对信号进行小波包分解,提取小波包能量作为原始特征向量,接着用流形学习对特征向量进行维数约简,最后输入到K近邻分类器进行故障识别。实验结果表明:首先,在原始特征选取方面,小波包能量特征优于时域特征与小波包能量组合成的混合特征;其次,t-SNE的降维效果优于PCA、Sammon映射、LTSA、HLLE、SNE这5种方法,且不受嵌入维数的制约。研究结果证明了所提出的方法能提高桨叶损伤评估的准确性。