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为了有效地对柴油机的运行状态进行状态识别，根据柴油机的特征信息和识别的特点，研究了基于核主元分析（KPCA）和支持向量机（SVM）进行柴油机状态识别的故障诊断方法。首先，对柴油机进行特征提取，构成一个特征向量。然后对其进行核主元分析，计算得到能反映设备状态的特征向量，有效去除信息的冗余。最后，将得到的特征向量进行支持向量机的训练学习，识别柴油机的状态。通过实验室柴油机燃烧系统不同运行状态下的识别分析，验证了此方法的可行性和实用性。