為有效對內(nèi)燃機運行狀態(tài)進行評估,根據(jù)內(nèi)燃機振動信號特征和故障樣本較少的特點,提出了基于主分量分析和支持向量機進行內(nèi)燃機狀態(tài)判別的故障診斷方法.提取內(nèi)燃機振動特征參數(shù),利用主分量分析消除其信息冗余,提取反映內(nèi)燃機運行狀態(tài)的主分量特征,實現(xiàn)內(nèi)燃機振動特征參數(shù)降維.通過選擇適合內(nèi)燃機振動信號的徑向基核函數(shù),構造一對多的支持向量機多類分類器,對主分量特征進行訓練學習,實現(xiàn)內(nèi)燃機運行狀態(tài)判別.通過對模擬內(nèi)燃機不同運行狀態(tài)的試驗分析,結(jié)果表明該方法可以有效識別內(nèi)燃機不同的運行狀態(tài).