本发明涉及一种风机叶片损伤识别方法，包括：采集风机运行过程中的振动信号和声压信号，将振动及声压信号处理成一维样本数据和二维样本数据；建立训练网络模型：采用堆栈去噪自编码器对一维样本数据进行特征提取，采用卷积去噪自编码器对二维样本数据进行特征提取；通过第一层全连接网络将分别将一维样本、二维样本的特征进行融合，得多维融合特征，通过第二层全连接网络将声压信号、振动信号对应的多维融合特征进行二次融合，获得融合特征矩阵，并通过分类器进行分类，获得分类模型；将待检测叶片裂纹的风机的振动信号输入到训练好的网络模型中，根据输出结果判断叶片的裂纹状态。本发明在叶片的损伤识别精度以及模型鲁棒性方面具有优势。