El patrón de distribución de energía de vibración generalmente cambia con el estado de salud de la máquina rotativa y es un buen indicador para el diagnóstico inteligente de fallos (IFD). Las características iniciales existentes, como el RMS, son menos efectivas para revelar el patrón de distribución de energía de vibración, y el espectro de frecuencia no puede proporcionar una descripción rica y jerárquica del patrón de distribución de energía de vibración. Para abordar este problema, propusimos una característica de distribución de energía de frecuencia a múltiples escalas (MSFED) para el IFD de máquinas rotativas. La característica MSFED puede revelar los patrones de distribución de energía de vibración en el dominio de frecuencia de manera multiescalar, y sus formatos de vector unidimensional y mapa bidimensional la hacen utilizable para la mayoría de los modelos de IFD. La validación experimental en los conjuntos de datos de la caja de engranajes y los rodamientos verificó que la característica MSFED logró la mayor precisión diagnóstica entre las características iniciales comúnmente utilizadas, en escenarios típicos de diagnóstico de fallos, excepto en el escenario de carga variable. Además, la separabilidad y transferibilidad de la característica MSFED fueron evaluadas mediante métricas basadas en distancia, y los resultados coincidieron con el rendimiento diagnóstico de las características. Este trabajo proporciona una referencia importante para el IFD de máquinas rotativas, no solo proponiendo una nueva característica MSFED, sino también abriendo una nueva vía para métodos independientes del modelo de evaluación de calidad inicial.