为及时提取滚动轴承的有效故障特征,准确识别其故障状态,提出一种多域特征提取和多维马田系统(MD-MTS)相结合的故障诊断方法。该方法主要包括三个方面的内容振动信号的多域特征提取、基于MD-MTS的故障诊断模型构建和实验验证。首先,利用统计分析、快速傅里叶变换(FFT)、Hilbert变换和改进的经验模态分解(EMD)等方法提取故障信息,构建初始特征集。然后,根据多域特征构建MD-MTS实现滚动轴承多故障状态的识别。最后,通过实验和比较对所提出的模型进行了全面评估学习。结果表明,该方法能够有效地检测轴承故障,对滚动轴承的不同故障状态具有较高的诊断精度。