本发明为一种基于混沌的机械零部件早期单点故障检测与分类方法，首先对机械零部件现有不同状态的样本故障信号进行处理，建立不同故障类型的检验区间；其次获取机械零部件的所有单点故障状态所对应的故障特征频率，构造Duffing混沌振子的频率矩阵；然后求出不同故障特征频率下所对应的周期策动力幅值的临界阈值，构建频率-阈值矩阵；最后，将待检测信号加入计算最大Lyapunov指数矩阵M，根据M中数据进行检验，若存在故障信号，计算待检测信号的关联维数，对照已建立的不同故障类型的关联维数区间，进行故障分类，确定故障模式。本发明实现了对机械零部件早期单点故障的检测与分类，抗噪声能力强，并且故障检测成功率非常高。