摘要：为了更好地进行旋转机械故障诊断，提出一种粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）最小二乘小波支持向量机（least square wavelet support vector maehine,LS-WSVM）的故障诊断模型。先将故障信号经验模式分解（empirieal mode deeomposition, EMD）为多个内禀模态分量（intrinsie mode funetion, IMF）之和，再提取表征故障特征的IMF分量能量构造特征向量输人到PSO优化的LS—WSVM进行故障模式识别。EMD分解可自适应提取故障特征信号，PSO参数优化可快速准确得到LS-WSVM的全局最优参数，提高LS—WSVM的故障诊断精度和自适应诊断能力。通过滚动轴承的故障模拟实验验证了该方法的有效性。

关键词：粒子群 小波支持向量机 emd分解 参数优化 旋转机械 

单位：重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆400030