MATLAB实现的CSTR-CSTH过程多算法融合故障诊断系统

资 源 简 介

该系统针对连续搅拌釜反应器-加热器（CSTR-CSTH）过程，采用PCA、KPCA等多种机器学习算法进行故障检测与识别，通过实时数据分析实现过程状态监测与故障预警。

详 情 说 明

CSTR-CSTH过程多算法融合故障诊断系统

项目介绍

本项目针对连续搅拌釜反应器-连续搅拌釜加热器（CSTR-CSTH）过程的运行状态，开发了一套多算法融合的智能故障诊断系统。系统通过采集过程数据，综合利用PCA（主成分分析）、KPCA（核主成分分析）、SVM（支持向量机）、PLS（偏最小二乘）和Fisher判别分析等机器学习算法进行特征提取与模式识别，实现了异常工况的快速检测与故障类型的精确分类。经测试，系统故障检测准确率达到99%，故障类型识别准确率达到88%，可显著提升工业过程的可靠性与安全性。

功能特性

• 多算法融合诊断：集成PCA、KPCA、SVM、PLS和Fisher判别分析五种算法，提高诊断准确性
• 高精度检测：故障检测准确率99%，故障类型识别准确率88%
• 实时监测：支持实时数据采集与在线故障诊断
• 可视化界面：提供SPE/T²统计量曲线、故障分类概率分布等可视化分析
• 对比分析：生成多算法诊断结果对比分析报表

使用方法

1. 数据准备：准备正常工况与典型故障工况的历史数据集
2. 模型训练：使用历史数据训练各故障诊断算法模型
3. 实时监测：连接CSTR-CSTH过程实时数据流
4. 故障诊断：系统自动进行故障检测与分类
5. 结果分析：查看诊断报告和可视化分析界面

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 足够内存（建议8GB以上）
• Windows 10或Linux操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据预处理、多算法模型训练与验证、实时故障诊断决策、结果可视化展示以及诊断报表生成等完整流程。通过调用各算法模块，完成从数据输入到故障诊断结果输出的全自动处理，并确保各算法间的协同工作与结果融合。