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提出一种新的用于风机故障诊断的免疫克隆特征选择算法。提取了生产线上实测风机噪声的时域波形结构特征、小波分析特征及听觉谱特征,进行特征选择和故障诊断仿真实验。实验结果表明：在特征选择后的特征数目比原特征数目减少61%的情况下,支持向量机分类器的分类正确率下降很小,分类时间显著减少。实验结果证明了该算法的有效性和鲁棒性,且能有效地应用于风机故障诊断。