【摘 要】
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传感器状态的好坏很大程度上影响暖通空调（HVAC）系统的运行，对其展开故障诊断十分必要。核主成分分析（KPCA）方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特性空间的主元成分，有效捕捉过
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传感器状态的好坏很大程度上影响暖通空调（HVAC）系统的运行，对其展开故障诊断十分必要。核主成分分析（KPCA）方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特性空间的主元成分，有效捕捉过程变量中的非线性关系，将其用于传感器常见4种故障的诊断，先用Q统计量进行故障监测，再用T^2贡献量百分比变化来识别故障。实验结果表明：KPCA方法具有很好的故障监测与诊断能力。
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