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《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》篇一

一、引言

旋转机械作为工业生产中不可或缺的设备，其运行状态直接关系到生产效率和设备安全。因此，对旋转机械的故障识别和诊断显得尤为重要。随着人工智能技术的发展，基于数据驱动的故障识别方法逐渐成为研究热点。其中，多核学习支持向量机（MKL-SVM）作为一种有效的机器学习方法，在旋转机械故障识别中具有重要应用价值。本文旨在研究基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法，以提高故障识别的准确性和效率。

二、旋转机械故障概述

旋转机械故障主要包括轴承故障、齿轮箱故障、转子不平衡等。这些故障会导致设备运行状态发生变化，进而影响设备的性能和寿命。传