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。

本程序使用svm用来故障诊断，对象为TE过程，故障识别率为百分之八十八，效果非常好

-包括1个正常工况下的训练集和21个故障测试集 -d00为正常工况数据集 -包含两种，带_te的为960个样本点的数据集，不带_te的为480个样本点的数据集 -价格实惠

-包含对TE数据集21种故障的监测 -有注释，方便理解 -主要是T平方和SPE两种监测统计量

基于 PCA 与 KPCA 的 TE 过程故障检测，MATLAB代码 + 文章！内含MATLAB源代码、PDF文档、word文档，做毕设或者做相关研究的人可以用到！

已经仿真完成的数据集，包含21中故障，一种正常模式。

TE过程是对一个化工过程的真实模拟，被广泛用于过程控制研究。针对TE模型，设计了基于MATLAB、 Excel和力控的仿真系统。该仿真系统用MATLAB设计控制算法进行仿真，用力控实现复杂、友好的图形界面， Excel作为MATLAB和力控的数据库。MATLAB和Excel通过Excel Link进行数据链接，Excel和力控通过DDE进行数据交换。该仿真系统已投入使用，为研究过程控制提供了良好的基础平台。

本压缩包包括TE过程数据的训练数据和测试数据，相关说明已放入压缩包中的说明文件。

te过程的仿真模型，有21种故障。TE过程是由田纳西-伊斯曼化学品公创建的基于一个真实化工过程的仿真,其目的是为评价过程控制和监控方法提供一个现实的工业过程。TE过程是个很复杂的非线性过程，整个过程涉及变量多。

TE过程模型 故障1 PCA诊断