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为对齿轮箱的状态进行检测和控制，研究齿轮箱振动信号特征及小波包分解方法，并对特定频段进行重构，提取不同故障状态下的特征值，以此为输入建立了基于SVM的齿轮箱故障诊断系统。为解决随机选择SVM参数的盲目性，应用遗传算法和网格搜索法分别优化SVM的参数，并分析了采用两种不同寻优方式的齿轮箱故障诊断效果。结果表明：两种优化算法都能得到较高的识别率，且遗传算法对SVM诊断模型的优化效果要略优于网格搜索法。