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为了对达林顿管进行故障预测，提出了基于KPCA与马氏距离的达林顿管故障预测方法。通过对达林顿管进行失效机理分析，设计了加速退化试验，并获取了集电极导通电流与饱和压降性能退化数据，利用小波包分解与核主成分分析进行数据处理，滤除了原始数据中的干扰信号，得到了退化数据的主成分，结合马氏距离对处理后的数据进行特征融合，得到了可以表征达林顿管健康状态变化的健康因子。使用2种故障预测算法对健康因子进行预测，故...
