基于PCA故障诊断的MATLAB仿真程序

资 源 简 介

本MATLAB程序利用主成分分析（PCA）技术对工业系统多变量传感器数据进行特征提取，建立故障检测模型。通过实时计算T²和SPE统计量，实现异常状态诊断与可视化报警，适用于工业系统监控场景。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的工业系统故障诊断仿真程序

项目介绍

本项目实现了一个基于主成分分析（PCA）的工业系统故障诊断仿真程序。程序通过采集工业系统中的多变量传感器数据，利用PCA算法进行特征提取，建立正常工况下的统计基准模型。通过实时监控新数据的T²（Hotelling's T平方）和SPE（平方预测误差）统计量，实现对系统异常状态的检测、诊断与可视化报警。该程序适用于工业过程监控、设备故障预警等场景。

功能特性

• 多源数据支持：支持读取.mat格式（MATLAB数据文件）和.csv格式的多变量时间序列传感器数据。
• 主成分分析：自动执行PCA，计算主成分贡献率，支持用户指定主成分保留数量或方差贡献阈值。
• 故障检测：基于T²和SPE统计量进行实时故障检测，设定统计控制限。
• 结果可视化：生成主成分贡献率分析图、T²和SPE统计量的控制图（监控图）。
• 报警与诊断：标识数据的正常/异常状态，生成诊断报告，包括故障发生的时间点与潜在故障类型分析。

使用方法

1. 数据准备：将工业系统传感器数据整理为.mat或.csv文件。建议包含正常工况数据（用于建模）和故障工况数据（用于测试）。
2. 模型训练：运行程序，首先加载正常工况数据，程序将自动进行PCA建模，计算控制限。
3. 故障诊断：加载待监测的数据（可包含故障数据），程序将计算T²和SPE统计量，并与控制限比较，生成检测结果和可视化图表。
4. 结果分析：查看生成的控制图和分析报告，定位异常时段并分析故障特征。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了项目的核心流程，其主要能力包括：数据读取与预处理功能，能够处理不同格式的输入数据；执行主成分分析并确定主成分个数；基于正常数据建立PCA模型并计算统计控制限；对监测数据进行故障诊断，计算T²和SPE统计量；实现结果的可视化展示，包括贡献率图和统计控制图；最终生成故障诊断报告，标识异常状态并提供故障信息。