摘要：将支持向量机方法用于铁谱磨粒模式识别，以磨粒样本的圆形度、细长度、散射度和凹度4个形态特征量作为支持向量机分类器的输入，以滑动磨损、切削磨损、正常磨损和疲劳点蚀4种磨损形式作为分类器的输出，建立基于支持向量机的磨粒分类器；研究支持向量机中误差惩罚系数和核参数对磨粒分类器的性能影响；通过实验比较了基于支持向量机与基于BP神经网络的磨粒分类器的性能，结果表明，基于支持向量机的磨粒分类器分类准确率为96％，基于BP神经网络的磨粒分类器分类准确率为90％。

关键词：磨损 铁谱技术 模式识别 bp神经网络 支持向量机 

单位：浙江大学; 杭州310027; 合肥工业大学; 合肥230009