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TE故障检测Matlab代码-动态图嵌入故障检测：Dynamic-Graph-Embedding-for-Fault-Detection...

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简介：
这段内容介绍了一个基于Matlab编写的TE（透平膨胀机）故障检测代码，采用动态图嵌入方法进行有效故障识别和分析。通过该工具可以深入研究设备运行状态，提前发现潜在问题并采取预防措施。 TE故障检测数学代码用于论文《用于故障检测的动态图嵌入》中的Matlab版本应晚于R2015b。演示代码可在“Matlab_code”目录中找到，这些文件被开发以对故障1的数据进行故障检测。“myConstructW.m”文件根据文中等式（6）计算相似性，并在注释中给出了相应的说明。主程序“myfunction_tensorLPP_markov_paper.m”可以直接运行，“TensorLGE.m”和“TensorLPP.m”是该程序所需的辅助代码，这两个文件由邓凯设计，他是发表于《神经信息处理系统18》（NIPS2005）的论文《张量子空间分析》的第二作者。此外，“kde.m”用于内核密度估计以确定T2和SPE统计值的控制界限。“File_published_by_matlab_in_PDF.pdf”包含运行结果以及使用MATLAB R2015b发布的代码信息。

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  • TE故障检测Matlab代码-动态图嵌入故障检测：Dynamic-Graph-Embedding-for-Fault-Detection...
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    这段内容介绍了一个基于Matlab编写的TE（透平膨胀机）故障检测代码，采用动态图嵌入方法进行有效故障识别和分析。通过该工具可以深入研究设备运行状态，提前发现潜在问题并采取预防措施。 TE故障检测数学代码用于论文《用于故障检测的动态图嵌入》中的Matlab版本应晚于R2015b。演示代码可在“Matlab_code”目录中找到，这些文件被开发以对故障1的数据进行故障检测。“myConstructW.m”文件根据文中等式（6）计算相似性，并在注释中给出了相应的说明。主程序“myfunction_tensorLPP_markov_paper.m”可以直接运行，“TensorLGE.m”和“TensorLPP.m”是该程序所需的辅助代码，这两个文件由邓凯设计，他是发表于《神经信息处理系统18》（NIPS2005）的论文《张量子空间分析》的第二作者。此外，“kde.m”用于内核密度估计以确定T2和SPE统计值的控制界限。“File_published_by_matlab_in_PDF.pdf”包含运行结果以及使用MATLAB R2015b发布的代码信息。
     
  • KPCA故障检测_suddenlvd_KPCASPE_故障数据_KPCA故障检测
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    本研究探讨了基于KPCA（Kernel Principal Component Analysis）的故障检测方法在处理突发性负载变化中的应用效果，并分析了故障数据集以优化模型性能。 在工业生产和自动化系统中，故障检测是确保设备稳定运行、提高生产效率以及降低维护成本的关键环节。本段落主要介绍了一种基于核主成分分析（KPCA）的故障检测方法，用于识别系统的异常行为，特别是突然发生的故障。 核主成分分析是一种非线性数据分析技术，在扩展传统主成分分析的基础上能够处理复杂的数据集，并在高维空间中寻找数据的主要结构。传统的主成分分析通过找到原始数据的最大方差方向来降维并保留最重要的信息；然而对于非线性分布的数据，PCA可能无法有效捕捉其内在的结构特征。KPCA则引入了核函数，将数据映射到一个更高维度的空间，在这个空间里原本难以处理的非线性关系变得可以进行有效的分析。 本段落中提到的关键计算指标包括SPE（样本百分比误差）和T2统计量：前者用于衡量模型预测值与实际值之间的差异，并帮助评估模型准确性；后者则是多变量时间序列分析中的常用异常检测指标，如自回归积分滑动平均模型(ARIMA) 和状态空间模型中使用。当 T2 统计量增大时，则可能表示系统偏离了正常工作范围，这可能是故障发生的早期预警信号。 KPCA 故障检测的基本流程包括： 1. 数据预处理：收集并清洗实时监测数据，去除噪声和异常值。 2. 核函数选择：根据非线性程度选取合适的核函数（如高斯核、多项式核等）。 3. KPCA 变换：应用选定的核函数将原始数据转换到更高维度的空间，并执行主成分分析获得新的降维表示形式。 4. 故障特征提取：通过分析KPCA后的主要成分变化，识别与故障相关的特性信息。 5. SPE 和 T2 计算：利用SPE计算模型预测误差并使用T2统计量监控系统状态的变化，在此基础上设定阈值以触发故障报警信号。 6. 模型训练与测试：一部分数据用于训练KPCA模型而另一部分则用来验证和调整其性能。 实际应用中，需要根据系统的特定特性对参数进行调优才能达到最佳的检测效果。本段落提供的资料包括了用于训练及测试的数据集，以帮助用户理解和实践 KPCA 在故障预警中的应用价值。 总之，结合SPE 和 T2 统计量，KPCA 方法提供了一种强大的非线性数据分析工具来识别复杂系统中潜在的问题，并通过有效的早期报警机制确保生产过程的稳定性和安全性。
     
  • 898103_PLS故障_故障检测_PLSDetection故障_
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    本项目聚焦于PLS（脉冲激光传感器）系统的故障检测与诊断技术。通过深入分析PLS故障机制和模式识别，提出一套有效的故障监测方法，旨在提高系统稳定性及运行效率。 PLS故障检测程序适用于田纳西伊斯曼模型的故障检测。
     
  • MATLAB KPCA故障检测代码
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    本代码实现基于MATLAB的KPCA（核主成分分析）算法进行工业过程故障检测，适用于数据驱动的过程监控系统开发。 KPCA MATLAB故障检测代码可以直接使用。
     
  • PLS_test.rar_PLSD故障检测_PLSD故障_pls_matlab
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    该资源包包含PLS测试程序和文档，主要用于PLSD（偏最小二乘法诊断）在故障检测中的应用研究，并提供了Matlab实现代码。 偏最小二乘（PLS）算法用于建模，并通过实例分析提供异常过程监控中的Q统计量和T统计量，以检测故障。
     
  • dPCA-master.zip_DPCA故障检测_PCA故障_matlab_dpca_动态PCA分析
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    本项目提供了一种基于动态主成分分析（DPCA）的工业过程故障检测方法，采用MATLAB实现。DPCA结合了传统PCA的优点，并能有效处理非平稳数据，适用于多种复杂系统的监测与维护。 动态主成分分析（Dynamic Principal Component Analysis，简称dPCA）是一种用于处理时间序列数据的统计方法，它扩展了传统的主成分分析（PCA），以捕捉数据随时间的变化。在故障检测领域中，dPCA特别有用，因为它能够识别系统性能中的异常变化，这对于工业设备的故障预警和健康管理至关重要。 传统PCA是一种数据降维技术，通过线性变换将高维度的数据转换为一组各维度相互独立的新表示形式，并且这些新维度被称为主成分。主成分为原始数据方差最大的方向。在故障检测中，PCA常用于识别正常模式并区分异常状态。 相比之下，dPCA更加深入地考虑了时间序列中的变化情况。它通过对连续的时间段进行PCA分析，然后比较不同时间段之间的主成分来检测系统的变化。这种差异可以量化为一个指标（如“分数轨迹”或“奇异值”），当这些值超出预设阈值时，可能表明存在故障。 本压缩包包含了一个使用MATLAB实现的dPCA故障检测工具。此工具特别适合于处理复杂算法和数值计算等任务，并且广泛应用于数据分析和可视化等领域。 文件夹中可能包括以下内容： 1. **源代码**：可能是.m文件，包含了实现dPCA算法的MATLAB函数。这些函数可能涵盖了数据预处理、主成分分析（PCA）以及动态主成分分析（dPCA）、故障检测逻辑等方面。 2. **示例数据**：可能有.mat文件，存储了模拟或实际系统的时序数据，用于演示如何使用dPCA进行故障检测。 3. **文档**：包括README等文件，详细介绍了如何运行代码、理解结果以及调整参数的步骤。 4. **测试脚本**：可能是.m文件形式存在，用以调用dPCA函数并展示其在特定数据集上的应用实例。 通过使用该工具，在MATLAB 2018环境下加载自己的时间序列数据后执行动态主成分分析，并基于结果判断是否存在故障。重要的是用户需要理解dPCA的基本原理和参数设置，才能正确地将其应用于具体问题中。此外，根据具体情况可能还需要对代码进行适当的修改或优化以适应不同的需求。 总之，动态主成分分析提供了一种强大的工具来监测和诊断系统中的异常行为，特别是对于那些具有时间依赖性的复杂系统而言更是如此。这个MATLAB实现的dPCA工具为研究人员及工程师们提供了便捷的方式来进行故障检测工作，并有助于提高系统的可靠性和安全性。
     
  • 基于PCA的TE流程故障检测（含Matlab代码）.zip
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    本资源提供了一种利用主成分分析(PCA)进行技术经济(TE)流程故障检测的方法，并附带详细的Matlab实现代码。 基于PCA的TE过程故障诊断（Matlab代码）
     
  • PCA、KPCA及TE过程故障检测的MATLAB代码+文章！
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    本资源提供基于PCA（主成分分析）、KPCA（核主成分分析）和TE（独立分量分析）的过程故障检测方法及其MATLAB实现代码，并附有相关研究论文。 基于PCA与KPCA的TE过程故障检测资源包括MATLAB代码、PDF文档及Word文档。这些资料适用于毕业设计或相关研究项目使用。
     
  • 火车故障监测系统的LabVIEW检测软件.zip_LabVIEW故障检测_故障监测LabVIEW
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    本资源为一款基于LabVIEW开发的火车故障监测系统软件。该软件能够高效地进行故障检测与预防，确保列车安全运行。包含源代码和相关文档。 我用LabVIEW开发了一个火车故障检测系统，并通过软件仿真进行了测试。
     
  • PLSCPAT2和SPE.rar_PLSCPA_t2_PLS故障检测_PLS故障PCA_SPE_t2故障诊断
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    本资源探讨了PLS（偏最小二乘法）在工业过程中的故障检测应用，特别关注于T2统计量及SPE指标，并引入PCA和SPE-T2双重故障诊断方法。文件包含相关算法实现代码及示例数据集。 故障检测包括PLS和PCA方法，并计算SPES和T2控制量。