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滚动轴承在机械系统中是最常见的、最易损坏的器件之一,因此对滚动轴承故障诊断方法的研究具有重要的现实意义。由于使用传感器采集的滚动轴承故障信号往往含有噪声点,这将会对故障诊断的结果产生影响。基于样本点模糊的模糊支持向量机FSVM(Fuzzy Support Vector Machines)可以很好地解决这一问题。为了提高FSVM的诊断精确度,采用粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)对其进行改进。为了更大可能地协调PSO的全局和局部寻优能力,在算法寻优的过程中加入惯性