针对齿轮箱振动的非线性,利用非线性特征测度的方法提取齿轮箱振动信号的故障特征。并利用双子支持向量机（TWSVM）对齿轮箱故障类别的辨识性能进行研究。TWSVM努力构造两个非平行的超平面来实现分类,它比支持向量机（SVM）针对多分类问题具有更好的样本不均衡适应性,并且分类性能优势明显。对齿轮箱故障类别辨识的实验表明,与传统的SVM和BP神经网络算法相比较,TWSVM具有更高的分类准确率。