基于MATLAB的主成分分析（PCA）工业故障检测系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现主成分分析（PCA）技术，构建故障检测模型。通过对正常工况历史数据建模提取主成分，并结合统计指标（如T²）分析实时传感器数据，实现高效的工业系统故障检测。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的工业故障检测系统

项目介绍

本项目是一个利用主成分分析（PCA）技术构建的工业过程故障检测系统。系统核心在于通过对正常运行状态下的历史数据进行PCA建模，提取过程的主要特征，并构建相应的统计监控模型。对于新的实时或仿真监测数据，系统通过计算T²和SPE（平方预测误差）统计量，并与动态标定的阈值进行比较，从而有效识别传感器漂移、过程异常等故障模式。该方法具备高检测灵敏度和低误报率的优势，适用于复杂工业过程的在线健康监控。

功能特性

• 多源数据支持：可处理.mat或.csv格式的多变量时间序列训练与测试数据。
• PCA建模与降维：基于正常工况数据自动执行PCA，支持通过指定主成分数量或累计方差贡献率阈值进行特征降维。
• 动态阈值标定：根据训练模型的统计量分布，动态计算并设定T²和SPE的控制限（故障报警阈值）。
• 实时故障检测：对输入的测试数据实时计算T²和SPE统计量，实现异常状态的快速判定与报警。
• 结果可视化：提供主成分得分分布图、统计量控制图（包含阈值线）等图形化结果，便于直观分析。
• 故障报告生成：输出异常样本点的位置标识，并可根据统计量的偏离程度对故障类型进行初步判断。

使用方法

1. 准备数据：将正常工况下的历史数据（用于训练）和待检测的实时/仿真数据（用于测试）整理为指定的.mat或.csv格式。数据应为矩阵形式，行代表样本，列代表传感器变量。
2. 参数配置：在程序主入口或配置文件中，设置关键参数，如主成分保留数量（或方差贡献率阈值）、故障报警阈值比例（如99%置信限）等。
3. 运行系统：启动程序主入口。系统将依次执行以下流程：

* 模型训练：读取训练数据，进行归一化处理，执行PCA分析，计算模型参数（负载矩阵、特征值等）并确定统计量阈值。 * 故障检测：读取测试数据，利用训练好的模型进行归一化和投影，计算每个样本点的T²和SPE统计量。 * 结果输出与可视化：生成检测结果报告，包括统计量数值序列、故障警报信息，并绘制相应的可视化图表。

1. 结果分析：根据生成的故障报告和控制图，分析过程状态，定位异常发生的时间点。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox (用于PCA等相关计算)

文件说明

项目的主程序文件实现了系统的核心逻辑流程控制。其主要功能包括：引导用户进行数据输入与关键参数配置，协调调用数据预处理、PCA模型训练、统计量计算、阈值判定等一系列子功能模块，最终整合并输出模型参数、检测指标、故障报告以及生成各类可视化监控图表。