提出了基于时频联合(TFC)特征提取和改进的监督局部切空间排列(MS-LTSA)的流形学习的齿轮箱故障诊断的方法。首先,提出了信号的时域、频域和HHT时频域三者结合的特征提取方法,以获取振动信号全面的特征向量信息;然后,提取高维特征向量的奇异值,利用流形学习理论对奇异值矩阵进行降噪;最后,通过降噪后的特征向量实现对齿轮箱各种故障的高效、精确地故障识别。提出的MS-LTSA方法实现了数据集内部结构信息和类判别信息的结合,提高了所提取低维特征的聚类效果;通过实验数据的分析,证实了所提方法在齿轮箱诊断上的优异表现和应用价值。