PCA(主元分析)中SPE故障控制限的确定

资 源 简 介

PCA(主元分析)中SPE故障控制限的确定

详 情 说 明

在工业过程监测领域，主元分析（PCA）是一种常用的数据降维和故障检测方法。其中，平方预测误差（SPE）统计量是衡量过程数据偏离正常工况的关键指标。

SPE故障控制限的确定直接影响监测系统的灵敏度。传统方法多基于正态分布假设或经验阈值，而更精确的解决方案应考虑到数据分布特性：对于服从多元正态分布的数据，SPE统计量近似服从加权卡方分布；对于非高斯分布数据，则可采用核密度估计等非参数方法确定控制限。

实际应用中需注意两个要点：一是控制限应根据训练数据的主元残差空间计算，二是需要区分单变量SPE控制限与多变量联合控制限。前者适用于单一变量监测，后者更适合整体过程状态评估。

该程序实现的算法通过分析历史正常工况数据，自动计算出具有统计学意义的SPE控制阈值，为故障预警提供量化依据。相比固定阈值方法，这种数据驱动的方式能更好地适应不同工业过程的动态特性。