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为降低煤矿刮板输送机的故障频率,保障人员安全及提高生产效率,提出了基于GSCV-SVM网格搜索交叉验证支持向量机的刮板输送机多类故障在线诊断方法,针对刮板输送机传动部的实际故障数据,采用GSCV网格搜索交叉验证法,得到SVM的最优惩罚参数C和高斯径向基核函数的参数g,用多分类模型对刮板输送机的不同部位故障进行分类,结果证明,GSCV-SVM是一种较优的在线分类算法,可以对刮板输送机的未知故障数据进行在线诊断.