本文提出了一种鲁棒的损失函数，该函数对复杂的模糊故障诊断系统中的混合噪声（即高斯噪声，奇点和较大幅度的噪声）进行惩罚。 还提出了模糊数与清晰实数之间的映射关系，使模糊样本集可以转化为清晰实数样本集。此外，本文提出了一种基于小波基函数的新型模糊鲁棒小波支持向量分类器（FRWSVC）并开发了自适应高斯粒子群算法（AGPSO）来寻找FRWSVC的最佳未知参数。将基于FRWSVC和AGPSO算法的混合诊断模型应用于故障诊断的实验结果表明，该方法既可行又有效通过将本文提出的方法与其他模糊支持向量分类器（F