摘　　　要：為提高船舶柴油機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確率和深刻反映船舶柴油機(jī)的運(yùn)行狀況，結(jié)合主元分析（ＰＣＡ）的特征提取優(yōu)勢(shì)和模糊核聚類（ＫＦＣＭ）具有較好聚類效果的特點(diǎn)，提出了一種新的船舶柴油機(jī)故障診斷方法。該方法首先利用主元分析對(duì)船舶柴油機(jī)故障的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，消除了故障征兆之間的相關(guān)性；然后對(duì)經(jīng)特征提取后的訓(xùn)練樣本進(jìn)行模糊核聚類，并用網(wǎng)格法確定其中的參數(shù)，得到聚類中心。通過計(jì)算測(cè)試樣本集中各樣本與聚類中心在高維特征空間中的歐氏距離，得出較終的故障診...