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摘要：滚动轴承是一种常见的旋转机械部件，其故障对于机械设备的正常运行具有重大影响。因此，准确且快速地检测和分类滚动轴承故障模式对于预防设备故障和提高生产效率至关重要。本论文以马田系统-SVM（Support Vector Machine）为基础，探讨了一种滚动轴承故障模式的分类研究方法。
引言：滚动轴承作为机械设备的重要组成部分，其故障会导致设备性能下降、产生噪音和振动等不良影响。因此，滚动轴承故障的检测和分类成为了工业界和学术界的研究焦点之一。传统的滚动轴承故障分类方法通常基于信号处理和特征提取，然后使用各种分类算法，如神经网络、决策树等进行分类。然而，这些方法存在一些问题，如特征提取的主观性和分类器的复杂性。
方法：本论文提出了一种基于马田系统-SVM的滚动轴承故障模式分类方法。首先，采集滚动轴承的振动信号，并对信号进行预处理，如滤波、降噪等。然后，使用马田系统提取信号的频域特征，包括频率谱和频谱特征。接下来，将特征向量输入SVM分类器进行模式分类。最后，通过测试集的分类结果评估分类器的性能。
结果：本论文在实验平台上进行了滚动轴承故障模式分类的实验，数据集包括正常轴承、内圈故障、外圈故障和滚动体故障。结果显示，基于马田系统-SVM的分类方法在滚动轴承故障模式分类方面取得了较好的性能。通过对比其他常用分类算法，如支持向量机和神经网络，验证了方法的有效性。
讨论：基于马田系统-SVM的滚动轴承故障模式分类方法具有以下几个优点。首先，马田系统可以提取信号的频域特征，这些特征在滚动轴承故障分类中具有重要作用。其次，SVM作为一种分类器，具有较好的分类性能和泛化能力。最后，该方法在分类过程中不需要进行繁琐的特征提取和选择，减少了主观性的介入。
结论：本论文研究了基于马田系统-SVM的滚动轴承故障模式分类方法。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障模式分类方面具有较好的性能，并且具有一定的实用性和推广价值。然而，还有一些问题需要进一步研究和解决，如如何优化马田系统的提取特征和SVM的参数选择等。
关键词：滚动轴承；故障模式分类；马田系统；支持向量机；频域特征