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为了提高复杂系统运行的有效性和可行性，避免系统发生故障时造成巨大的财产损失甚至灾难性的后果，提出了一种基于PCA（PrincipalComponentAnalysis，PCA）和HMM（HiddenMarkovmodel，HMM）一支持向量机的故障诊断方法；首先获取故障征兆特征向量，然后采用PCA主成分分析法对特征向量进行降维以减少样本数据的复杂性，将降维后的训练样本数据输入HMM模型和支持向量机模型进行训练得到最终的HMM一支持向量机混合模型，最后将降维后的测试样本数据输入最终的HMM一支持向量机混合模