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本文采用声发射模式识别技术，在对大量实际磨削加工中产生的AE信号进行有效特征提取的情况下，构建支持向量机分类器，实现在线监测磨削加工中的各种工况。分析结果表明，当各工况发生改变时，支持向量机可以更加快速准确地识别磨削工况，克服了传统RBF神经网络鲁棒性不足的缺点，有助于进一步提高磨削效率和磨削加工质量。