支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法是基于统计学习理论的一种新的学习方法,应用于故障诊断技术中,具有训练所需样本少、诊断率高等优点。最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)算法是标准支持向量机的一种扩展,能在保证精度的同时大大降低计算机的复杂性,加快求解速度。该算法的超参数对支持向量机的性能有着重要的作用。因此,采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算