pca进行故障诊断

资 源 简 介

pca进行故障诊断

详 情 说 明

PCA（主成分分析）是一种常用的多元统计方法，广泛应用于故障诊断领域。它通过降维技术将高维数据投影到低维空间，同时保留数据的主要特征。在故障诊断中，PCA的两个关键统计量——T²统计量和Q统计量（或称为SPE统计量）被用来检测异常。

T²统计量反映了数据在主成分空间中的变异，而Q统计量则衡量了数据在残差空间中的变异。通过设定不同置信度（如95%、99%）的控制限，可以判断系统是否出现故障。若统计量超出控制限，则表明可能存在异常。

贡献图分析是进一步定位故障源的有力工具。通过分析各变量对统计量的贡献程度，可以识别导致故障的主要变量。例如，某个传感器读数异常可能导致T²或Q统计量超标，贡献图能够直观地显示这一变量的影响。

这种方法不仅适用于工业过程监控，也可拓展到其他需要异常检测的领域，如设备健康管理、质量控制等。其优势在于无需依赖大量故障样本，仅需正常工况数据即可建立模型，适合实际工程应用。