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为了预测薄壁件铣削过程颤振的发生，提出了一种应用小波系数特征和多类超球支持向量机进行铣削颤振预报的方法。首先基于连续小波变换分别提取高、低频段铣削振动信号的特征，然后利用多类超球支持向量机进行稳定铣削状态、铣削颤振孕育状态、铣削颤振状态识别。为了简化支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性，该算法使每一类样本都获得一个超球支持向量机，在特征空间中以测试样本与超球中心距离、超球半径作为决策函数来进行识别。实验表明，在铣削颤振识别系统中多类双核超球支持向量机与连续小波系数特征向量相结合具有良好的识别效果，颤