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滚动轴承是旋转机械状态监控及故障诊断的重要研究内容。为了更加高效的对轴承故障位置及故障程度进行诊断,提出了一种基于Hilbert边际谱和改进粒子群算法（IPSO）优化支持向量数据描述（SVDD）相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先求取轴承振动信号的本征模态函数,在此基础上得到信号的边际谱以及信号的AR模型参数,积分求取边际谱的能量特征函数和AR模型参数相结合构成系统特征向量。然后针对传统网格搜索法或凭经验确定SVDD核心参数的缺点,提出利用基于动态因子的粒子群算法对SVDD的核心参数惩罚常数C及核函数