航空发动机转子系统拉杆螺栓连接结构复杂，其振动信号含有复杂非线性成分，而时频分析方法需将系统进行线性化假设，很难分析其非线性成分特征。针对此问题，采用了单重分形方法。首先，计算不同状态信号的先验数据关联维数，建立先验区间；其次，计算未知状态的关联维数从而完成归类；最后，通过经典Lorenz仿真系统和航空发动机转子螺栓连接结构的松动状态识别对该方法进行验证。结果表明，传统GP（Grassberger-Procaccia，简称GP）算法求取关联维数时需对无标度区间进行人为选取，造成选取结果的主观性和随机性，采用密度峰值聚类算法进行优化可实现无标度区间的自适应选取，提升识别准确率。