KPCA是一种用于高维数据降维和特征提取的优化方法，它通过核矩阵的奇异值分解来获得数据的低维表示。在故障诊断与检测方面，KPCA可以有效地将高维数据映射到低维空间，从而简化数据处理并提高特征提取的效率。此外，KPCA还适用于非线性特征的处理，使得故障检测和诊断更加准确可靠。