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提出了应用K-L变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法.K-L变换可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征向量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归.试验结果表明,利用主矢量分解后的主特征向量与支持向量机相结合可以有效、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新途径.