该文提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和贝叶斯分类的故障诊断方法,并将其应用在气动调节阀的故障诊断中。首先,应用DAMADICS平台仿真气动调节阀多种易发生的故障,监测用于进行故障诊断的信号,采集诊断过程所需要的训练数据集和测试数据集,并对数据集进行主成分分析处理,降低其维度,进而获取数据集的主要特征;然后,利用极大似然估计方法求出训练数据集所满足的多元高斯分布的均值和方差,得到每种故障模式下训练数据集分布的概率密度函数;最后,应用测试数据集进行验证,对于测试数据集中的每个测试数据样本,分别计算测试数据样本属于各种故障类型的后验概率,后验概率越大,对应发生故障的可能性就越大。将该方法与支持向量机(support vector machine,SVM)诊断方法和k-近邻(k-nearest neighbor,k-NN)诊断方法进行对比,诊断准确度整体较高,...