本发明提出一种基于声音周期性的叶片故障诊断方法,方法包括:首先将采集到的叶片的声音信号利用梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)法提取特征向量矩阵mfcc,并根据叶片的声音信号的周期性定义周期性的帧类别;然后采用K_means算法将所有帧信号聚成两类,并根据聚类结果建立周期性的帧类别的概率矩阵;最后根据概率矩阵确定最终的各帧信号的类别,通过类别编号时域上的条形图实现风机叶片的故障诊断本发明可以实现叶片非接触式的在线监测诊断,所采用的声音信号易于获得,具有潜在的工程应用价值。