Kernel PCA Fault detection

资 源 简 介

Kernel PCA Fault detection

详 情 说 明

Kernel PCA在故障检测中的应用 基于核主成分分析(Kernel PCA)的故障检测是一种非线性过程监控方法，该技术通过将原始数据映射到高维特征空间进行主成分分析，能有效处理工业过程中的非线性特征。

核心检测指标 系统采用两个关键统计量进行异常判断： SPE统计量（或称Q统计量）：衡量样本在残差空间中的投影误差，反映未被主成分解释的数据变异 T²统计量：监控样本在模型主成分空间中的变化，体现主要特征空间的异常波动

工作流程解析 离线建模阶段： 通过正常工况数据训练Kernel PCA模型 确定核函数类型及参数（如高斯核宽度） 计算SPE和T²的控制限阈值

在线检测阶段： 实时计算新样本的SPE和T²统计值 与离线阶段确定的控制限进行比对 当任一统计量超出阈值时触发故障警报

该方法通过核技巧处理非线性特征，相比传统PCA更适合复杂工业过程。双统计量监控机制可全面捕捉不同维度的异常情况，其中SPE对微小故障敏感，T²则擅长检测主元空间的显著偏移。