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针对滚动轴承故障诊断问题,提出了经验模态分解（EMD）包络谱分析结合最小二乘支持向量机（LSSVM）方法用于滚动轴承的故障诊断;EMD具有自适应性,可以有效分析非平稳,非线性信号;利用EMD将轴承信号分解为由高频到低频的固有模态函数（IMF）,选取前4个主要包含轴承故障频率的IMF函数进行包络谱分析,采用每个分量函数的特征频率和轴承的时域特征作为轴承故障的识别特征,结合LSSVM方法建立轴承故障诊断定性识别模型;结果表明：单独采用频率特征的LSSVM判别模型无法实现轴承故障的准确识别,其正确识别率仅为82