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滚动轴承是旋转机械的核心部件，其性能直接影响到整个机械系统运行状态。但是由于加工工艺复杂，工作环境恶劣等因素的存在，导致了轴承具有较高的故障率，因此轴承的故障诊断一直是一个重要的研究课题。滚动轴承实测振动信号往往会有多个振动源的同时存在，表现出非平稳、非线性，这些都严重的影响诊断的准确性和可靠性。独立成分分析（ICA）是近几年发展起来的基于信号高阶统计特性的分析方法，它能仅通过多路混合信号就能将相互独立的分量分离出来，但是目前该算法对于处理非线性变化的信号有一定的局限性。而本文使用的核独立成分分析(