摘要：本文針對滾動軸承的故障診斷問題,首先提出一種自適應波形匹配的延拓方法對經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)存在的端點效應進行改進,然后基于改進的EMD和粒子群優(yōu)化算法(PSO)優(yōu)化的支持向量機(SVM)設計了一種兩階段的滾動軸承故障診斷方法.離線階段對典型的正常、故障振動信號進行EMD分解并提取能量信息作為特征,送入PSO-SVM進行訓練并保存模型待用,在線階段對實時的振動信號進行EMD分解并提取特征,利用離線階段訓練好的模型進行診斷并輸出診斷結(jié)果.使用美國西儲大學軸承數(shù)據(jù)對該方法進行了驗證,實驗結(jié)果證明了該方法的有效性.