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摘要
文中基于某型船舶柴油机跟踪监测获取的55个油样磨损监测信息，应用核主成分理论对以上油样原子发射光谱数据和直读铁谱数据进行特征提取，使原始信息从8维压缩至2维，建立了特征信息描述模型，基于所选择的两阶主成分得分和统计界限值，对55个油样所对应的柴油机磨损状态进行了评价，并进行了状态区域划分，实现了磨损故障的分类诊断与识别，结合历史检修记录及分析式铁谱、X荧光能谱和PQ数据，对分类与识别结果进行分析，进一步验证了模型有效性.
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文中基于某型船舶柴油机跟踪监测获取的55个油样磨损监测信息，应用核主成分理论对以上油样原子发射光谱数据和直读铁谱数据进行特征提取，使原始信息从8维压缩至2维，建立了特征信息描述模型，基于所选择的两阶主成分得分和统计界限值，对55个油样所对应的柴油机磨损状态进行了评价，并进行了状态区域划分，实现了磨损故障的分类诊断与识别，结合历史检修记录及分析式铁谱、X荧光能谱和PQ数据，对分类与识别结果进行分析，进一步验证了模型有效性.
