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　　专利摘要显示，本申请涉及人工智能的领域，特别是涉及一种轴承故障诊断模型的训练方法、轴承故障诊断方法、装置、设备和介质，方法包括：提取训练振动信号的多维度训练运动特征，包括时域特征、频域特征和时频域特征，其中，时频域特征采用互补总体局域均值分解得到，CELMD通过局部均值分解自适应处理非平稳信号；去除多维度训练运动特征中的冗余特征，消除了特征之间的相关性，保留了关键信息，降低了特征维度，减少了后续模型训练的计算复杂度，同时避免了过拟合问题；根据训练融合特征及对应的故障类别标签对向量机分类器进行模型训练，得到轴承故障诊断模型，使得模型能够准确识别轴承故障类型，分类准确率显著提升。