Se presenta un enfoque de análisis de agrupamiento espacial basado en densidad mejorado (IDBSCAN) con ruido, basado en la curtosis y la entropía de muestra (SE), para la identificación del estado operativo con el fin de proporcionar un monitoreo preciso de la condición de operación del husillo. Esto se debe a la baja intensidad de la señal de choque creada por el rodamiento del husillo de precisión debido a desalineación o carga desequilibrada, y a las dificultades para extraer características de choque. La reducción de ruido por wavelet comienza dividiendo los datos de vibración registrados en longitudes iguales. Se utilizan características como la curtosis y la entropía en el dominio de la frecuencia para generar vectores de características que indican el estado de operación del rodamiento. Luego, se utiliza el análisis de agrupamiento IDBSCAN para establecer el radio de vecindad ideal y el número mínimo de objetos contenidos dentro del radio de vecindad del conjunto de vectores, que se combinan para identificar las características de la condición de operación del rodamiento. Finalmente, utilizando datos de la Universidad de Cincinnati, se validó y evaluó el enfoque, alcanzando una precisión de detección de condiciones del 99.2%. Como seguimiento, se estudiaron las características de vibración del husillo utilizando un banco de carga de un rodamiento desequilibrado. La precisión del reconocimiento del estado del rodamiento fue del 98.4%, 98.4% y 96.7%, respectivamente, en circunstancias de carga ligera, media y de sobrecarga, según los resultados de la investigación experimental. Además, muestra que las condiciones de los rodamientos bajo diversas cargas desequilibradas pueden ser monitoreadas con precisión utilizando el método propuesto sin detectar tipos específicos de fallas.