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提出一种基于核均值偏差检验(KMD)的传感器故障检测方法，从样本统计分布检验的角度对传感器故障检测问题进行研究。该方法的基本思路是将训练数据和测试数据投影到核空间，并对其在核空间内的均值偏差进行检验，进而判断测试数据是否出现异常。将测试统计量改写为积分形式，定量给出了高斯变量情形下的灵敏度分析。利用排列测试法(Permutation Test)获取正常样本的统计监控限，对于新的测试样本，采用滑窗的方式进行监控。仿真和应用结果表明，与基于支持向量数据描述的故障检测方法相比，该方法对故障具有更高的检测精度。