摘要：核主元分析在应用过程中，通常采用累积贡献率法确定核主元个数，舍弃一些贡献率较小的核主元，导致数据样本部分信息的损失，影响故障诊断的效果。针对这一情况，提出一种类均值核主元分析法，它将输入空间的数据样本映射到高维特征空间后，先求出各类映射数据的类均值矢量，然后在类均值矢量张成的子空间上对类均值矢量进行主元分析，利用构建的类均值核矩阵，建立类均值核主元算法。由类均值核主元形成的特征矢量包含原数据样本的全部变异信息，并且维数低于故障类别数，能够在类均值矢量基础上实现无信息损失的数据降维。将改进算法应用于滚动轴承故障诊断，结果表明，它具有比传统核主元分析更强的综合原始变量信息的能力，能更好地提取数据样本的类别信息，快速实现故障模式的准确识别。

关键词：核主元分析 类均值核主元分析 故障诊断 

单位：湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室 湘潭411201 湖南科技大学先进矿山装备教育部工程中心 湘潭411201