基于非线性频谱数据驱动方法, 研究了动态系统的故障诊断问题. 利用一维非线性输出频率响应函数提出一种非线性频谱特征提取方法, 为了提高实时性, 采用变步长自适应辨识算法进行求解; 根据估计偏差实时地改变步长, 兼顾了收敛速度与稳态误差; 获取了非线性频谱特征之后, 利用最小二乘支持向量机分类器进行故障识别. 通过对提升设备的故障诊断问题进行实验研究, 所得结果表明, 所提出的算法识别率高, 能满足在线诊断要求.