对轧机齿轮箱的故障进行模式识别是实现其智能诊断的关键,基于提高识别准确率的目的,采用通过支持向量机建立诊断模型来进行故障识别,并通过遗传算法(GA)对关键参数进行优化.通过对实验用6307轴承及某钢厂高线增速箱齿轮箱的轴承进行故障识别实验,发现识别准确率均为95％,较未使用GA优化时分别提高15％和23％.据此得出结论:该优化模型提高了支持向量机的分类的正确率,为实现齿轮箱轴承故障的模式识别和智能诊断提供了帮助.