摘要： 轴承具备传递负荷、支持和定位等重要功能，是常见机械设备的关键零部件，其健康状况直接影响设备的可靠性和其他性能，因此对其进行监测和诊断具有重要意义。轴承运行工况复杂、背景噪声强等原因会导致常规故障诊断方法准确性低，易出现误诊等问题。提出基于多尺度图域特征的轴承故障诊断方法，首先分析轴承振动信号的传递关系，将传递关系量化为可视边，并基于滤波思想对可视边进行优化以构建图信号；然后采用多尺度谱图小波变换将图信号分解为多个层，分别提取不同层的动态熵和图谱幅值熵等特征，结合协方差对不同层特征进行筛选，进而构造特征空间；最后基于多尺度图域特征的马氏距离相似性实现轴承的故障识别。利用轴承故障数据集进行验证分析，结果表明该方法能有效识别不同的轴承故障，识别精度明显优于传统的时域和频域特征方法，且具有更好的准确性和鲁棒性。

关键词: 故障诊断, 轴承, 图信号处理, 马氏距离, 图小波变换