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针对当前盾构液压系统故障诊断效率低、诊断精度不高等问题,提出主元分析和支持向量机相结合的故障诊断方法。首先,基于主元分析对特征参数进行降维,去掉其中的冗余信息,解除特征间的相关性;然后,将经过主元分析提取到的各类状态下的主元作为支持向量机的输入样本集进行训练,在训练过程中,利用粒子群算法对分类器模型参数进行了优化;最后以盾构管片拼装机液压系统为对象进行了仿真分析。仿真结果表明该方法的诊断准确率能够达到93.1%,具有良好的工程应用价值。