【MATLAB】基于核主元分析（KPCA）的工业过程故障检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了核主元分析故障检测模型，通过非线性特征提取识别工业过程异常。系统可建立正常工况基准模型，并对新数据实时计算T²与SPE统计量实现质量控制。

详 情 说 明

基于核主元分析（KPCA）的工业过程故障检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于核主元分析（KPCA）的工业过程故障检测系统，专门用于工业过程监控和质量控制。系统利用正常工况下的历史数据建立基准KPCA模型，通过非线性特征提取技术，计算T²和SPE统计量来实现过程异常的实时检测与预警。该方法能够有效处理工业过程中的非线性特征，提升故障检测的准确性和可靠性。

功能特性

• 非线性特征提取：采用核主元分析技术，支持线性核、多项式核、高斯核等多种核函数
• 多指标监控：同时计算T²统计量（主成分空间变异度）和SPE统计量（残差空间异常度）
• 自适应控制限：基于统计过程控制理论自动计算统计量的控制限值
• 实时故障检测：对新输入数据进行快速异常检测，输出二值故障标识
• 可视化分析：提供T²/SPE监控图、贡献图等多种分析图形
• 灵活参数配置：支持主元个数自动选择或手动指定，核函数参数可调

使用方法

1. 数据准备

- 准备正常工况下的建模数据（m×n维矩阵） - 准备待检测的过程数据（p×n维矩阵）

1. 模型训练

- 选择适当的核函数类型及相关参数 - 确定主元个数（可通过方差贡献率自动确定） - 使用正常数据训练KPCA基准模型

1. 故障检测

- 输入待检测数据至已训练模型 - 系统自动计算T²和SPE统计量 - 比较统计量与控制限，生成故障检测结果

1. 结果分析

- 查看监控图表分析过程状态 - 利用贡献图进行故障诊断

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 足够内存处理工业规模数据集

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据预处理、KPCA模型训练、统计量计算、控制限确定、故障检测决策以及结果可视化等一系列完整流程。该文件整合了从数据输入到结果输出的全部操作，为用户提供一站式的故障检测解决方案。