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针对储运过程工艺复杂、监控变量多且故障样本数据相对有限的问题，在介绍主元分析原理和支持向量机方法的基础上，提出了主元分析与支持向量机相结合的储运过程故障诊断方法，建立了提高故障诊断速度和诊断性能的故障诊断模型。首先采用主元分析法进行特征提取实现降维，其次构造新的训练和测试样本集，最后训练支持向量机分类器的故障诊断流程。以数字化油库为仿真实验对象，进行了油料收发过程中的故障诊断实验，验证了所提方法的有效性。