本发明公开了一种基于形态学函数构建尺度空间的轴承故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1.选择形态学函数的结构元素；步骤2.优化形态学函数平滑频谱的平滑速度；步骤3.构建尺度空间平面；步骤4.通过Ostu方法、半正态分布法或均值法确立尺度空间曲线阈值，进而对尺度空间曲线进行二分类处理，对边界点进行筛选，最后划分频带；步骤5.频带划分完成后，使用EWT算法进行信号分解，进而进行包络解调得到包络图，根据包络图判断出轴承的故障类型。本发明属于先验算法，省去了频带初次划分后再合并频带的时间，提高了算法的计算效率，同时该方法也提高了划分频带的准确性，适用于机械系统故障诊断与信号处理技术领域。

在传统技术中构建尺度空间曲线的方法，多采用后验算法，即利用高斯核函数平滑信号频谱，计算尺度空间曲线，生成尺度空间平面，构建尺度空间，然后利用相关性、峭度等指标合并频带，一方面，利用该方法划分频带时会出现频带划分过度的问题，计算效率较低，另一方面，这样会造成频带划分的准确性较差。本发明提出了利用形态学函数构建尺度空间进行轴承故障诊断的方法，选用开闭平均滤波器构建形态学函数，通过构建仿真信号和凯斯西储大学轴承数据进行实验验证，进而选取适合的结构元素和结构元素长度，随着尺度参数的不断增加，增加结构元素的长度，不断平滑信号的频谱，计算尺度空间曲线的长度，生成尺度空间平面，构建尺度空间，最后通过二分类法筛选尺度空间曲线，将频带划分完毕；然后通过构建经验小波的尺度函数和小波函数得到EWT信号分解公式，进行信号分解和包络解调得到包络图，在包络图中找出基频和倍频信号，从而判断故障类型。本发明属于先验算法，省去了频带初次划分后再合并频带的时间，提高了计算效率，同时该方法也提高了划分频带的准确性，适用于机械系统故障诊断与信号处理技术领域。