本申请公开了一种基于多维熵空间距离的滚动轴承故障识别方法及系统，采集滚动轴承正常工况和不同故障类型的原始振动信号，并选取每种工况的10组样本数据；用EMD对样本数据进行降噪处理，得到多个IMF分量；选取每种工况前5个IMF分量，分别计算每种工况每组样本数据IMF分量变换的信息熵、能量熵和排列熵，并分别计算平均值；构建三维空间，随机选取预设数量组测试数据，计算出变换之后的三种熵值，然后分别与上一步三维空间里每种工况的熵值点计算空间距离，判断测试数据与每种类型的轴承工况之间的距离，最终确定滚动轴承的工况状态。从而能够有效的提取滚动轴承的故障特征，从而提升故障识别的准确度。