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为了提高对异常状态识别的适应性和有效性，提出了一种基于一类支持向量机的设备状态自适应报警方法．该方法使用一类支持向量机的在线算法，动态估计监测参数在高维特征空间中的最优分布区域，将新数据与上一时刻分布区域的相对距离作为异常指标，描述监测参数的统计特征变化，辨识出设备的异常状态．通过对仿真数据的报警效果分析，以及将该方法应用于对加热炉风机的振动监测中，得到的异常报警结果能够满足实际监测的需要，证明该方法具有异常的识别敏感性、缓慢劣化包容性和状态迁移适应性的特点．