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鉴于传统方法在智能故障诊断中存在着一些不足,提出了一种基于多类支持向量机（SVM）和改进的经验模式分解（EMD）的故障检测与诊断办法。首先通过采用窗口平均法的EMD将原始信号自适应分解到分布在不同频带的基本模式分量（IMF）,再用特征归一化处理进行特征提取,然后输入多类SVM分类器进行分类,从而对设备的当前状况作出判断。经过实验证明,本方法可以有效地对轴承设备进行故障诊断。