本发明公开了一种多传感信号融合监测薄壁件铣削数据降维方法及系统，其技术方案为：获取原始信号特征矩阵；根据频率响应函数计算工件和刀具的固有频率，计算对应铣削参数下的主轴旋转频率和刀齿通过频率，并计算所有小波包所在的频段；判断小波包频段是否包含工件固有频率、刀具固有频率、主轴旋转频率和刀齿通过频率，并对不同小波包频段分别取值，得到融合多传感信号的特征向量；根据融合多传感信号的特征向量，将原始信号特征矩阵转换为融合特征矩阵；根据铣削状态辨识中贡献度要求得到降维后的特征向量矩阵，并输出数据降维结果。本发明能够降低数据复杂度，能够在不影响机器学习训练精度前提下有效融合多传感信号特征。