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为了解决刀具在切削过程中出现的故障，提出了基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（SVM）的刀具故障诊断方法。该方法首先将经过标准化的声发射信号进行经验模态分解，将其分解为有限个固有模态函数（IMF）和残余量之和，然后对每个IMF分量通过一定的削减算法增强故障类型特征，计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量，最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试，判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果分析说明，验证了该方法的实用性和有效性。