训练集采用TE过程正常状态参数，测试集采用TE过程故障10状态参数，采用ICA方法对TE过程进行故障检测与诊断

一种用于神经网络观测器设计的程序，代码需要用Simulink进行载入，然后仿真即可出图形，打开所有文件。

使用python编写了基于PCA的故障检测程序，输入训练数据和测试数据即可。代码中的数据是自行构造的测试数据，可导入自己需要的数据。 亲自编写，可以运行。

核主元分析 (Kernel Principal Component Analysis, KPCA) 语言：MATLAB 版本：V2.2 ----------------------------------------------------- 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 ----------------------------------------------------- 主要特点 1. 易于使用的 API 2. 支持基于 KPCA 的数据降维、特征提取、数据重构 3. 支持基于 KPCA 的故障检测和故障诊断 4. 支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian) 5. 支持基于主元贡献率或给定数字的降维维度/主元个数选取 ----------------------------------------------------- 注意 1. 仅支持基于高斯核函数的故障诊断 2. 核函数的参数对KPCA 模型的性能影响很大 3. 此代码仅供参考

文档中包含了基于pca法故障检测的建模步骤，还有该方法的matlab实现，并附有关键代码的解释说明

非线性系统观测器的设计：LMI方法（论文及程序）.

1、考虑了非线性项满足Lipschitz条件的非线性系统观测器设计问题，利用Lyapunov方法给出新的判断观测误差稳定性的条件，并由所给的条件通过求解线性矩阵不等式来设计观测器。 2、利用matlab lmi工具箱对原文例子进行了求解

1、matlab实现原文例子； 2、Walcott-Zak观测器虽然对系统的非线性/不确定性具有鲁棒性，但观测器设计需要满足严格的假设条件，设计参数的选取需要计算大量不等式，当系统维数较高时，往往难以实现。在Walcott-Zak基础上，提出了一种鲁棒滑模观测器，基于设计新的控制策略，避免了Walcott-Zak观测器所必须满足的严格条件，设计参数的求取不需要求解大量方程，同时能够保证对非线性/不确定性具有鲁棒性。通过设计滑模，可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度，使状态估计达到预期目标，仿真结果验证了控制策略的有效性。

人工免疫算法程序-故障检测matlab人工免疫算法程序-故障检测matlab.rar