基于MATLAB的KPCA故障诊断与辨识系统

资 源 简 介

本项目实现了基于核主元分析（KPCA）的田纳西伊斯曼（TE）化工过程故障诊断系统。通过MATLAB自动化监控与分析，系统能够检测异常、辨识故障类型，并提供直观的可视化界面，为工业过程安全提供关键支持。

详 情 说 明

TE过程故障诊断与辨识系统

项目介绍

本项目基于核主元分析（KPCA）技术，开发了一套完整的田纳西伊斯曼（TE）化工过程故障诊断与辨识系统。该系统能够自动化地监控生产过程，实时检测异常情况，并准确辨识故障类型。通过结合统计过程控制与故障模式辨识算法，为工程师提供直观的可视化监控界面和详细的诊断报告，助力生产过程的及时调整与优化。

功能特性

• 故障检测：利用KPCA模型对TE过程数据进行实时监控，快速识别过程异常。
• 故障辨识：基于历史故障数据，对检测到的异常进行故障类型分类。
• 多核支持：支持高斯核、多项式核等多种核函数，可根据数据特征灵活选择。
• 可视化监控：提供T²和SPE等统计量的控制图，直观展示过程状态。
• 诊断报告：生成详细的故障诊断报告，包含分析建议与调整指导。

使用方法

数据准备

1. 准备正常工况下的TE过程历史运行数据（包含温度、压力、流量等52个过程变量）。
2. 准备故障工况下的TE过程运行数据（需已知故障类型）。
3. 配置核函数类型及相关参数（如高斯核的宽度参数、多项式核的阶数等）。

系统运行

1. 启动主程序文件。
2. 系统将自动加载数据，训练KPCA模型，并进行故障检测与辨识。
3. 查看生成的监控统计量图表与诊断报告。

结果解读

• 故障检测结果：显示过程是否出现异常。
• 故障类型辨识：输出具体的故障类别或编号。
• 监控统计量：通过T²和SPE控制图展示过程监控状态。
• 诊断报告：提供详细的分析结果与处理建议。

系统要求

软件环境

• MATLAB (R2018a或更高版本)
• 统计与机器学习工具箱

硬件配置

• 内存：8GB及以上
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，主要包括：初始化系统参数与模型配置、加载并预处理TE过程数据、执行核主元分析建模、实施故障检测与辨识算法、生成监控图表与诊断报告。通过调用相应的功能模块，实现对化工过程的全面监控与智能诊断。