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针对轮式服务机器人驱动系统故障诊断问题,提出一种基于多主成分分析（principal component analysis,简称PCA）模型及支持向量机和DS证据理论（support vector machine and dempster-shafer,简称SVM-DS）融合决策的故障诊断方法,分别利用正常状态和故障状态下的传感器数据建立多个PCA模型。利用正常状态下的PCA模型实现故障的检测。传感器数据经多PCA模型特征提取后作为SVM的输入向量,实现故障的初步分离。基于混淆矩阵定义SVM的全局及局部可