摘要：為解決機械故障小樣本模式識別問題，有效地提高分類的準確率，提出了一種基于經驗模式分解
模糊特征提取的支持向量機混合診斷模型。
該模型通過對信號進行經驗模式分解，提取信號的本征模式分量并轉化為模糊特征向量!對機器故
障進行診斷，然后將模糊特征向量輸入到多分類的支持向量機中，實現了對機器不同故障類型的
識別。
將該模型應用于汽輪發電機組的!種工作狀態的識別中，測試結果表明，同原有的未經過任何特征
提取以及經過小波包模糊特征提取的#種多分類支持向量機方法相比，該模型將分類準確率從原
有的53.3%和86.67%提高到100%，有效地改善了分類的準確性。
同時，該模型還為汽輪發電機組的故障確診提供了有力依據。




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