基于MATLAB的KPCA在TE过程故障监测中的应用与实现

内容概要：本文介绍了基于MATLAB的核主元分析法（KPCA）在TE（Tennessee Eastman）过程故障监测中的应用。KPCA通过将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题，实现了对高维、非线性数据的有效处理。文章详细阐述了KPCA故障监测的具体步骤，包括选择监控变量、特征分解、确定主元个数以及计算T2和SPE统计量控制限。此外，还提供了一个简化的MATLAB代码片段，展示了如何使用KPCA进行故障监测。适合人群：从事工业自动化、故障诊断领域的研究人员和技术人员，尤其是熟悉MATLAB编程的工程师。使用场景及目标：适用于需要对复杂工业过程进行实时故障监测的场景，旨在提高生产效率和产品质量，减少因设备故障带来的损失。其他说明：文中提供的方法和代码可以作为研究和开发的基础，用户可以根据具体的需求进行调整和优化。

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