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一种基于模糊支持向量机的轴承故障诊断方法，本方法以内圈单点故障、外圈单点故障以及滚珠单点故障三种故障为例，并结合轴承正常运转这四种情况进行了故障特征提取，包括时域特征参数以及对振动信号采用Hilbert变换进行解调，对解调后的信号进行频谱分析找到的频域故障特征频率。这些特征参数组成训练样本和测试样本。利用模糊C均值聚类算法对训练样本加入模糊隶属度，并采用支持向量机多分类方法进行故障判别。通过故障诊断实例分析部分显示了所建立的FSVM模型对于轴承故障诊断的正确率，表现出强大的分类性能和抗噪声的能力，为避免因轴承故障造成重大事故、经济损失等提供了理论方法，具有重要参考价值。
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