1.一种基于分数阶散步熵的滚动轴承早期故障检测方法，其特征在于该方法包括如下步骤：(1)归一化时间序列；

(2)将归一化后的时间序列映射成1到c类的映射时间序列，c代表映射后的类别数；

(3)将所述映射时间序列进行相空间重构；

(4)找出所有可能的散布模式；

(5)计算每一种实际存在的散步模式概率；

(6)根据香农熵定义得出分数阶散布熵，由分数阶散布熵值变化判断滚动轴承是否发生早期故障。

2.根据权利要求1所述的基于分数阶散步熵的滚动轴承早期故障检测方法，其特征在于所述步骤(1)具体如下：使用正态累积分布函数作为非线性归一化函数，将时间序列x＝{x1,x2,...,xN}归一化为y＝{y1,y2,...yN}，即：其中N表示数据点长度，σ和μ分别为时间序列x的标准差和平均值，yi从0变化到1。

3.根据权利要求1所述的基于分数阶散步熵的滚动轴承早期故障检测方法，其特征在于所述步骤(2)具体如下：通过公式(2)将yi(i＝1:N)映射成具有从1到c的整数索引的c类，为此，yi先乘以c再与

0.5相加，round表示将y的每个元素四舍五入到最近整数；

4.根据权利要求1所述的基于分数阶散步熵的滚动轴承早期故障检测方法，其特征在于所述步骤(3)具体如下：利用公式(3)计算每个嵌入向量

其中，i＝1,2,…,N-(m-1)d，m表示嵌入维数，d是时间延迟。

5.根据权利要求1所述的基于分数阶散步熵的滚动轴承早期故障检测方法，其特征在于所述步骤(4)具体如下：令 则时间序列 被映射到散布模式 其中vj∈(1,2,…,c)，j＝1,2,…,m-1。因为散布模式一共有m个数字组成，每个数字有c种取法，所以一共有cm个散布模式。

6.根据权利要求1所述的基于分数阶散步熵的滚动轴承早期故障检测方法，其特征在于所述步骤(5)具体如下：对于cm种可能的散布模式 其中vj∈(1,2,…,c)，j＝1,2,…,m-1，相应的概率计算如公式(4)所示：

7.根据权利要求1所述的基于分数阶散步熵的滚动轴承早期故障检测方法，其特征在于所述步骤(6)具体如下：由经典的香农熵定义得出分数阶散步熵：Fractional-order dispersion entropy，简称FDE具体如下：其中，Γ(·)和ψ(·)分别表示伽马和双伽马函数，α表示分数阶阶数，当α＝0时，FDE即为散布熵。