《表2 主成分个数与预测残差平方和》

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《全矢KPCA和AR模型结合的滚动轴承故障预测方法》

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最后将这些特征主振矢作为训练样本，并根据PRESS准则选择主成分个数，以构建正常状态下的全矢KPCA监控模型。样本数据中主成分个数与预测残差平方和之间的关系，如表2所示。可以看出，当主成分个数为3时，该模型的残差最小，因此选用3个主成分代替原始特征主振矢数据以进行分析。