基于主元分析算法pca的系统故障诊断

包内包含主元分析算法（PCA）的Matlab完整故障诊断程序，附详细的word文档和PPT介绍

function [contributionT2SPEt2cls_cl] =  PCA_model（XtrainXtest）
X_mean = mean（Xtrain）;                
X_std = std（Xtrain）;                   
[X_row X_col]= size（Xtrain）; 
for i = 1:X_col
    Xtrain（:i） = （Xtrain（:i）-X_mean（i））./X_std（i）;
    Xtest（:i） = （Xtest（:i）-X_mean（i））./X_std（i）;
end
[USV]=svd（Xtrain./sqrt（size（Xtrain1）-1）0）;        
D= S^2;
lamda=diag（D）;
num_pc=1;
while sum（lamda（1:num_pc））/sum（lamda）<0.9
    num_pc=num_pc+1;
end
D=diag（lamda）;
P=V（:1:num_pc）;
[ab]=size（Xtest）;
[ry]=size（P*P‘）;
I=eye（ry）;
e=Xtest*（I-P*P‘）;
for i=1:a  
T2（i）=Xtest（i:）*P*inv（D（1:num_pc1:num_pc））*P‘*Xtest（i:）‘;
end
for l=1:a
    SPE（l）=e（l:）*e（l:）‘;
end

 for j=1:b
    contribution（j）=（norm（e（:j）））^2;
 end
 
 t2cl=num_pc*（X_row-1）*（X_row+1）*icdf（‘f‘0.99num_pcX_row-num_pc）/（X_row*（X_row-num_pc））;
for i=1:3
     theta（i）=trace（（D（num_pc+1:X_colnum_pc+1:X_col））^i）;        
end
% 另一种SPE控制线算法
% h=（theta（1）^2）/theta（2）;
% g=theta（2）/theta（1）;
% conf=0.95;                              
% df=round（h）;                           
% delta2a1=g*pinv（df2）;

h0=1-2*theta（1）*theta（3）/（3*theta（2）^2）;
ca=icdf（‘norm‘0.9901）;
s_cl=theta（1）*（ca*sqrt（2*theta（2）*h0^2）/theta（1）+1+theta（2）*h0*（h0-1）/theta（1）^2）^（1/h0）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     949248  2013-06-24 15:26  基于主元分析算法的系统故障诊断\gz.xls

     文件       1288  2013-06-24 15:26  基于主元分析算法的系统故障诊断\PCA_model.m

     文件        490  2014-06-15 19:06  基于主元分析算法的系统故障诊断\testPCA.m

     文件     949248  2013-06-24 15:26  基于主元分析算法的系统故障诊断\zc.xls

     文件     219454  2018-12-09 14:28  基于主元分析算法的系统故障诊断\故障诊断.doc

     文件     928255  2019-02-21 20:17  基于主元分析算法的系统故障诊断\故障诊断.pptx

     目录          0  2019-02-21 20:17  基于主元分析算法的系统故障诊断

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