针对转子故障诊断问题,提出了一种基于复杂网络的转子故障诊断方法。首先,依据粗粒 化方法,把转子振动信号转化为由5个特征字符｛H,h,e,l,L｝构成的波动符号序列;然后，以符号序列中的125种3字符串组成转子振动信号的波动模态作为网络节点(即连续4个时刻振动信 号波动组合),并按照时间顺序连边,构建3种故障所对应的转子振动信号的波动复杂网络；最后，将振动信号波动模态间的相互作用等综合信息蕴含于网络的拓扑结构之中。对网络的度与度分布、聚集系数、最短路径长度等动力学统计量的计算分析结果表明,利用复杂网络的动力学统计量可以准确诊断转子的振动故障。