工业监控
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基于PCA故障诊断的MATLAB仿真程序
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。 -
基于ICA与PCA的工业过程监测及故障诊断系统
本项目利用MATLAB平台开发了一套完整的工业过程监测与故障诊断方案，集成了独立成分分析（ICA）与主成分分析（PCA）两种核心算法。 项目通过PCA实现对线性相关特征的提取与主成分降维，构建T2和SPE统计量来捕捉数据在主元空间和残差空间中的变化。 同时，针对工业数据中常出现的非高斯分布特性，项目引入了ICA算法，通过FastICA等迭代过程寻找非高斯性最大的独立成分，并构建相应的I2、Ie2及SPE统计指标。 系统功能涵盖了原始数据的标准化预处理、离线模型训练、控制限确立以及在线监测。在模型运行阶段， -
基于KFDA算法的TE过程故障分类系统
本项目实现了完整的核费舍尔判别分析（Kernel Fisher Discriminant Analysis, KFDA）算法框架。程序完全采用MATLAB语言自主编写，不依赖商业黑盒工具箱，深入底层实现了数据的核映射、核矩阵构建以及费舍尔准则下的投影向量求解。该系统专门针对田纳西-伊士曼（Tennessee Eastman, TE）工业控制过程进行故障分类研究。功能涵盖了TE过程原始数据的预处理、训练集与测试集的划分。核心功能包括：1.核参数的优化选择与核映射训练，将原始非线性空间的数据映射到高维特征空间
