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对于一个智能故障分类与诊断系统，需要有检测新出现的故障模式的能力。采用一种支持向量异常检测算法，即支持向量数据描述（SVDD），建立已知故障类训练样本的描述模型，并用于检测新的训练中未见的故障类样本。以实测的轴承多种故障类样本为例，结果表明：通过选取合适的算法参数，SVDD对设定的新故障类样本的检测率迭88％-100％，同时对已知故障类样本的识别率达83％-94％。