关键词：旋转机械;故障诊断;机器学习;数字特征;图像特征
摘 要：机器学习理论的不断应用，推动了故障诊断深入发展。基于机器学习的旋转机械故障诊断算法种类繁多，输入特征形式多样，为深入理解各种特征形式的作用效果，结合该领域的研究现状，对机器学习算法的输入特征形式现有研究进行综述。将其分为数字特征形式和图像特征形式两大类别，分别论述了统计特征、信息熵、时频图特征参数和灰度图、格拉姆角场图像、谱峭度图、小波系数矩阵、时频图特征形式的基本生成原理、应用现状以及优缺点，最后对基于机器学习的旋转机械故障诊断所面临的挑战和发展前景进行了总结与展望。
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