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通常情况下利用传统的主元分析方法虽然可以对系统进行故障检测和诊断,但是如果数据标准化以后呈“均匀”分布时,由于很难选取主元,或者选取出主元时没有考虑随机向量分量的物理意义,使得主元没有代表性。在分析了主元分析方法的基础上,我们提出了一种相对主元分析的方法,给出了相对主元的几何意义,同时还提出了相对化变换,分布“均匀”等概念。在处理分布“均匀”数据时,应用新概念和新方法,可有效地克服传统的主元分析(PCA)在数据压缩和故障检测与诊断时的不足。仿真结果验证了算法的有效性。