分析了基于PCA‐SVDD方法的冷水机组故障检测效率，结合PCA和SVDD方法的优点，提出了一种基于PCA‐SVDD的冷水机组故障检测方法。通过PCA将正常数据所在的测量空间分解为主元子空间和残差子空间，取正常数据的残差子空间得分矩阵作为目标类数据建立SVDD模型，利用RP‐1043中冷水机组实验数据验证故障检测性能，并与传统PCA和SVDD冷水机组故障检测结果进行对比。结果表明：PCA‐SVDD方法可用于冷水机组故障检测，进一步提高了故障检测能力，且故障检测结果整体优于传统SVDD和 PCA方法；用于冷水机组常见的故障检测，获得了较高的冷水机组故障检测效率。此方法有利于及早发现故障，减少损失，对小幅故障检测效率的提高尤为明显。
冷水机组 故障检测 主元分析 支持向量数据描述 检测效率