基于PCA的多元统计故障诊断MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用主成分分析（PCA）进行数据降维与故障诊断，实现SPE统计量和T²统计量监控，识别数据异常和故障模式。代码结构清晰，适用于工业过程监控与数据分析。

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的多元统计故障诊断系统

项目介绍

本项目实现了一个基于主成分分析（PCA）算法的多元统计故障诊断系统。系统利用PCA降维技术提取多变量数据的本质特征，构建了SPE（平方预测误差）、T²（Hotelling's T-squared）和综合指标三类统计量进行实时故障监测。该系统能够有效识别工业过程的异常状态，为设备维护和故障预警提供数据支持。

功能特性

• 多指标故障检测：同时监测SPE统计量（监控残差空间变化）、T²统计量（监控主成分空间变异）和综合指标（提高检测灵敏度）
• 双模式操作：支持训练模式（建立正常工况PCA模型）和检测模式（实时故障监测）
• 完整分析流程：包含数据标准化、PCA建模、控制限计算、故障诊断等完整流程
• 丰富可视化：提供故障指标时序图、主成分得分图、贡献率分析等多种可视化结果
• 参数可配置：可灵活设置主成分个数和控制限置信水平（95%、99%等）

使用方法

数据准备

1. 训练数据：正常工况下的多变量时间序列数据矩阵（m×n），m为样本数，n为变量数
2. 测试数据：待检测的多变量时间序列数据矩阵（p×n）
3. 参数设置：指定主成分保留个数和控制限置信水平

操作流程

1. 训练阶段：输入正常工况数据，建立PCA模型，计算控制限阈值
2. 检测阶段：输入测试数据，实时计算故障检测指标
3. 结果分析：查看故障报警信号、贡献率分析和可视化图表

输出结果

• PCA模型参数（载荷矩阵、特征值、累计方差贡献率）
• 故障检测指标时序图（SPE、T²、综合指标）
• 控制限阈值和各统计量边界
• 故障报警信号和故障点标记
• 变量贡献率排序和故障诊断报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据时）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，实现了完整的PCA故障诊断流程。其主要能力包括数据的标准化预处理、PCA模型的训练与参数计算、三种故障检测指标的实时监测与分析、控制限阈值的确定与故障报警触发、变量贡献率计算以定位异常来源，以及多种可视化结果的生成与展示，为用户提供全面的故障诊断解决方案。