MATLAB动态PCA工具箱：工业系统故障检测与诊断

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了动态主元分析（DPCA），通过滑动窗口技术处理多变量时序数据的动态特性，提供T²和SPE统计量用于工业系统故障检测与定位，支持实时监控与诊断分析。

详 情 说 明

基于动态PCA的工业系统故障诊断工具

项目介绍

本项目实现了一种基于动态主元分析（DPCA）的工业系统故障诊断工具。传统的PCA方法假设过程数据是静态独立的，难以有效处理工业过程中普遍存在的动态特性。本工具通过引入滑动窗口技术，在PCA基础上扩展了动态时序建模能力，能够准确捕捉多变量时间序列数据中的动态相关性，从而实现高效的故障检测、识别与定位。

功能特性

• 动态PCA建模：采用滑动窗口技术处理时序数据，建立动态主元分析模型
• 故障检测：基于T²统计量和SPE（Q）统计量构建双重故障检测指标
• 故障识别与定位：通过贡献度分析准确识别故障变量
• 可视化诊断：提供控制图、贡献图、主元轨迹等多种可视化图表
• 实时报警：设置可配置的置信度阈值，实现实时故障报警
• 参数可调：支持窗口大小、主元个数、置信度等关键参数灵活配置

使用方法

数据准备

1. 准备正常工况下的多变量时间序列训练数据（矩阵形式）
2. 准备待监测的测试数据（实时或历史数据）

模型训练

1. 设置数据预处理参数（标准化、去趋势等）
2. 配置DPCA参数：窗口大小L、主元个数k、置信度α
3. 运行训练程序建立DPCA模型

故障诊断

1. 输入实时监测数据或测试数据集
2. 工具自动计算T²和SPE统计量
3. 监控统计量是否超出控制限，触发故障报警
4. 分析贡献图进行故障变量定位
5. 生成诊断报告和可视化结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：≥4GB RAM（取决于数据规模）
• 磁盘空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的故障诊断流程，包含数据读入与预处理、动态PCA模型训练、统计量计算与监控、故障报警与定位、以及结果可视化的核心功能模块。该文件实现了从原始数据到最终诊断报告的全自动化处理，用户可通过修改配置参数适配不同的工业应用场景。