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针对轴承故障诊断问题,采用相关向量机(RVM)进行诊断分析。为提高诊断正确率,研究如何选择相关向量机输入量及核参数。使用小波包能量熵提取原始信号能量特征值。研究发现各状态提取的能量特征值具有较明显差异,可作为相关向量机的输入量。基于混沌优化的蝙蝠算法研究核参数的最优选择。改进后的蝙蝠算法解决了易陷入局部最优的弊端。通过混沌蝙蝠算法优化相关向量机的核参数,有效提高了相关向量机的诊断精度。通过仿真实验对比,结果表明:优化后的相关向量机比传统模型具有更好的诊断效果。