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为精确、高效地识别出滚动轴承不同程度、不同类型的故障,提出一种基于局部费歇尔判别分值（Localized fisher discriminant score,LFDS）的故障诊断方法。该方法首先从时域、频域及时频域构造原始故障特征集;然后运用LFDS选择出其中最能反映故障本质的敏感特征子集;最后将选择出的特征子集输入到最小二乘支持向量机进行模式识别。用滚动轴承一组故障特征数据集进行验证。结果表明,经LFDS选择出的特征能显著表现出不同故障类别间的差异。