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为实现水泥回转窑故障的精确诊断，提出一种基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的回转窑故障诊断模型。通过引入差分进化（DE）算法的变异、交叉、选择操作来维持种群的多样性，克服灰狼算法易早熟收敛的缺陷，然后采用这种改进的灰狼算法（IGWO）对SVM的惩罚因子c和核函数参数g进行动态的寻优。运用PCA对采集数据进行降维处理，消除非相关因素，降低数据处理难度，然后将特征提取后的数据作为输入建立故障诊断模型，并与普通的SVM建模方法进行比较。实例表明：在有用信息量损失较小的前提下，分类准确率达到96．15