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空调系统作为武器装备管理系统的一部分，在国防工程中的作用至关重要，致使其结构和功能日益复杂，因此对自动检测提出了更高的要求。为了有效地提高空调系统故障诊断的效率和精度，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）特征提取的支持向量机（SVM）混合诊断模型。该模型首先进行归一化预处理，消除奇异数据；然后利用主成分分析对数据属性进行简约，消除冗余信息并进行特征提取，支持向量机进行故障诊断；最后采用网格搜索法和交叉验证法对SVM的惩罚函数和核函数参数进行寻优。通过实例验证表明，整个处理过程将诊断识别率从58．0181