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针对样本熵在分析时间序列复杂度上的局限，在样本熵和多尺度熵的基础上提出一种新的基于层次熵（Hierarchical Entropy）的滚动轴承故障特征提取方法。首先用层次分解方法对实验数据进行分解，然后采用分解节点上的样本熵值作为特征向量，利用支持向量机（support vector machine，简称SVM）对故障进行识别。实验数据分析结果验证该方法的有效性。