摘要：旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性，同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题，提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型，提取模型系数及残差的方差作为信号特征，然后利用SVM对信号进行分类，继而实现故障自动识别。转子实验台实验结果表明该文方法能够有效提取非平稳信号的特征，并能在较少训练样本的情况下获得较好的诊断结果。

关键词：旋转机械 时变自回归模型 支持向量机 非平稳信号 故障诊断 

单位：上海交通大学机械与动力工程学院; 上海市徐汇区200030; 华东交通大学机电工程学院; 江西省南昌市330013; 上饶师范学院物理系; 江西省上饶市334001