El monitoreo del estado de salud de los rodamientos es esencial para identificar fallas tempranas y evitar tiempos de inactividad no planificados en sistemas industriales. Para superar los problemas de los métodos de entropía existentes con múltiples fallas que se confunden fácilmente a diferentes escalas, se propone en este artículo un método de extracción de características de señales débiles basado en entropía compuesta refinada de múltiples escalas ponderadas. Las características del dominio tiempo-frecuencia se constituyen en un conjunto de características originales de fallas multidimensional, y la sensibilidad de las características se evalúa en términos de cuatro criterios de evaluación de características, con el fin de filtrar un subconjunto de características sensibles. Tres tipos de entropía compuesta refinada de múltiples escalas se combinan con parámetros de características sensibles, de manera ponderada, mediante el uso de la operación de producto de Hadamard. Los efectos de diferentes combinaciones de parámetros de características sobre la entropía compuesta refinada de múltiples escalas se analizan a través de la validación experimental. Según el análisis de los datos experimentales de dos estaciones de prueba, la tasa de reconocimiento de fallas alcanzó el 100% y el 92.22%, respectivamente, basado en el método RCMWE, comenzando desde las primeras características. Los resultados indican que el método propuesto puede identificar tipos de fallas en rodamientos bajo diferentes estados de daño a cualquier escala, siendo la tasa de reconocimiento de fallas más estable que la de otros métodos. El método propuesto puede distinguir eficazmente los estados de salud y falla de los rodamientos, proporcionando una mayor precisión de clasificación para los tipos de fallas en rodamientos y los grados de daño por fallas. Esto plantea una nueva idea para la evaluación del estado de salud de los rodamientos, que tiene un alto valor de aplicación en ingeniería.