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对柴油机气阀间隙变化、断油等故障情况下的缸盖振动信号进行了测试分析。采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解，得到固有模态函数IMF，对每一个IMF分量分别建立AR模型，以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量，用支持向量机SVM进行分类，判断柴油机的工作状态和故障类型。实验结果分析表明，该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障，能实现故障的实时自动化诊断。