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提出一种基于PCA稀疏表示算法进行直升机旋翼故障识别的方法。首先相应的PCA预处理本身计算复杂度不高且能对样本的降维程度较高，其次根据样本相似性原则，基于PCA的稀疏表示方法不仅能保持样本在处理前后相互距离不变，而且提高了计算效率。采用新的诊断模型对直升机旋翼故障分类识别，并与基于神经网络和基于支持向量机的诊断方法进行比较。结果表明本文方法对旋翼故障具有良好的识别能力。