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支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论(SLT)的机器学习算法，它建立在结构风险小化原理基础之上，能在训练样本较少的情况下得到很好的分类效果。本文总结了汽轮机凝汽器常见故建立了凝汽器典型故障集。在利用模糊规则建立凝汽器故障征兆知识库基础上，提出了一种基于支持向机多分类算法的凝汽器故障诊断方法。最后将该方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中，结果表明，该型能有效的识别凝汽器故障。