【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)

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本文目录如下:

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现


1 概述

主要特点

  • 用于训练和测试 KPCA 模型的易于使用的 API
  • 支持降维、数据重构、故障检测、故障诊断
  • 多种核函数(线性、高斯、多项式、Sigmoid、拉普拉斯函数)
  • 训练和测试结果的可视化
  • 根据给定的解释水平或给定的数量确定组件编号
  • 如果要计算某个时间的CPS,则应将开始时间设置为结束时间。例如,“诊断”,[500, 500]
  • 如果要计算一段时间的平均CPS,应分别设置开始时间和结束时间。“诊断”, [300, 500]
  • 故障诊断模块仅支持高斯核函数,训练数据数量较大时可能仍需要较长时间。

2 运行结果

【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第1张图片

 【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第2张图片

 【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第3张图片

 【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第4张图片

 【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第5张图片

 【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第6张图片

 【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第7张图片

【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第8张图片

【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第9张图片​ 

【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)_第10张图片​ 

部分代码:

%{
    Demonstration of reconstruction using KPCA.
%}
clc
clear all
close all
addpath(genpath(pwd))

load('.\data\circle.mat', 'data')
kernel = Kernel('type', 'gaussian', 'gamma', 0.2);
parameter = struct('numComponents', 2, ...
                   'kernelFunc', kernel);
% build a KPCA object
kpca = KernelPCA(parameter);
% train KPCA model
kpca.train(data);

%reconstructed data
reconstructedData = kpca.newData;

% Visualization
kplot = KernelPCAVisualization();
kplot.reconstruction(kpca)
 

3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]Kepeng Qiu (2023). Kernel Principal Component Analysis (KPCA)

4 Matlab代码实现

你可能感兴趣的:(故障检测,matlab,开发语言)