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针对一类虽然满足线性判别分析算法（LDA）的三种假设,但仍然导致LDA失效的特殊故障模式,提出运用基于高斯核函数和核化离散差判别分析的一种核化聚类判别分析方法 （KSCDA）,通过模拟12种不同样本,证明KSCDA能有效解决该问题,故障识别率最大提升从62.5%到100%。且KSCDA优于KSLDA。该问题的解决对实践有一定指导意义。