【故障检测】基于 KPCA 的故障检测【T2 和 Q 统计指数的可视化】附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、算法改进、程序设计科研仿真。
🍎完整代码获取 定制创新 论文复现私信
🍊个人信条：做科研，博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之，是为：博学慎思，明辨笃行。
🔥 内容介绍
一、引言
在现代工业生产中，确保系统的稳定运行至关重要。故障检测作为保障系统可靠性的关键环节，能够及时发现潜在问题，避免严重事故的发生。基于核主成分分析（KPCA）的故障检测方法，凭借其对非线性数据的有效处理能力，在众多领域得到广泛应用。而 T² 和 Q 统计指数的可视化，能更直观地展现系统运行状态，辅助操作人员快速做出决策。
二、KPCA 基本原理
（一）主成分分析（PCA）回顾
PCA 是一种常用的线性降维方法，旨在通过正交变换将原始高维数据转换为一组线性无关的主成分。这些主成分按照方差大小排序，方差越大的主成分包含的原始数据信息越多。通过保留前几个主要成分，可以在损失较少信息的情况下实现数据降维，从而简化后续分析。