《表2 KPCA特征提取结果》

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《基于SFLA-BP模型和KPCA特征提取的行星齿轮箱故障诊断》

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表2所示KPCA提取特征结果，其前9个主元的累积贡献率达到87.83%，即特征属性由27维压缩到9维，可以保留原特征的87.8%以上，避免了冗余特征对故障识别的干扰，可以用这9个特征组成特征向量，进行故障的识别及分类。