【数据分析】基于核主成分分析 (KPCA)实现信号降维、重构、特征提取、故障检测附matlab代码

2024-06-03 01:27:26

1 内容介绍

由于现代数据的复杂性,传统的故障检测方法在检测中的应用效果不佳.同时,高炉冶炼过程中的数据具有明显的非线性特征,利用主成分分析(PCA)等线性多元统计方法也难以取得良好的故障检测效果.针对这种情况,提出了利用核主成分分析(KPCA)方法对高炉冶炼过程中的故障进行检测,以适应高炉的非线性特征,实现对高炉故障的快速检测.

2 仿真代码

%{

Demonstration of fault detection using KPCA.

%}

clc

clear all

close all

addpath(genpath(pwd))

load('.\data\TE.mat', 'trainData', 'testData')

kernel = Kernel('type', 'gaussian', 'gamma', 1/128^2);

parameter = struct('numComponents', 0.65, ...

'kernelFunc', kernel);

% build a KPCA object

kpca = KernelPCA(parameter);

% train KPCA model

kpca.train(trainData);

% test KPCA model

results = kpca.test(testData);

% Visualization

kplot = KernelPCAVisualization();

kplot.cumContribution(kpca)

kplot.trainResults(kpca)

kplot.testResults(kpca, results)

3 运行结果

4 参考文献

[1]梁欢. 基于核独立成分分析的心电信号特征提取和分类算法研究[D]. 天津工业大学, 2016.

[2]孟程程, 曾九孙, and 李文军. "核主成分分析的高炉故障检测研究." 中国计量学院学报 023.004(2012):332-337.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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