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金刚石滚轮修整砂轮时的性能受其径向圆跳动的影响，而其径向圆跳动状态判别的智能化程度较低。为此，对金刚石滚轮修整状态下的径向圆跳动磨削声发射信号，提出一种基于小波分解和SVM的在线检测方法。将磨削声发射信号通过小波变换并分解，提取小波分解系数的有效值、方差及能谱系数3种特征参数。结果表明：将3种特征参数彼此组合输入到SVM中进行状态识别时的准确率都在96.0%以上；3种特征参数同时输入时的准确率最高，达到了98.3%。该检测方法具有实际应用价值。