故障检测

偏最小二乘法 (PLS) 通常需利用多个潜变量 (LV) T 来描述与质量变量 Y 相关的过程变量 X 的变化，这些变量是通过基于 (X, Y) 的传统非线性迭代 PLS (NIPALS) 最优解获得的。 对潜结构 (T-PLSs) 进行总投影分解，以从 T 中提取与 Y 直接相关的 LV T y，这些是通过基于 Y 的预测值采用 PCA 最佳解决方案获得的。 受 T-PLS 启发并结合实际过程特征，两种故障检测方法应运而生，以解决 T-PLS 遇到的问题。 无需 NIPALS，(X, Y) 可直接投影到由 Y 的主要变化决定的潜变量空间中。 此外，根据解决 PCA、PLS 和 T-PLS 优化问题的计算程序，几种改进统计分析方法的结构和特征得到研究，并详细说明了 T-PLS 模型的几何意义。 仿真分析和案例研究均表明了所提出方法的有效性。

利用MATLAB进行基于观察者的故障检测与诊断 该代码资源提供了一种基于观察者的故障检测与诊断（FDD）方案，适用于线性参数变化（LPV）系统。方案包含两种类型的观察者： 降阶LPV观测器（LPV-RUIO）：用于执行器故障的检测、隔离和估计。 全阶LPV未知输入观察器（LPV-UIOO）：用于传感器故障的检测、隔离和估计。 观察者的设计、收敛和稳定性条件基于线性矩阵不等式（LMI），确保了方案的可靠性。该方法的主要目标是为非线性系统提供一种基于新型模型的观察者技术进行故障检测和诊断。代码中包含两个典型化学工业过程的仿真结果，展示了该方法的实现和性能。 运行环境需求： 处理器：i5-3337U CPU @ 2.7 GHz（双核）或更高 内存：6 GB RAM 或更高 软件：MATLAB R2016b 或更高版本 相关论文： Emanuel Bernardi 和 Eduardo J. Adam. “基于观察者的工业过程故障检测和诊断策略”. 于：富兰克林学院学报 357（14 2020），第 9895-9922 页。ISSN：0016-0030。

探讨了如何利用时间序列数据挖掘技术来进行故障检测，详细分析了其在工业和技术应用中的潜力和优势。

CSDN上传的视频均配备完整可运行的代码，适合初学者使用。主要包含主函数：main.m及其相关调用函数。代码适用于Matlab 2019b版本，如有运行问题，请根据提示进行调整或联系博主获取帮助。操作简单：将所有文件放置于Matlab当前文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行即可获取结果。如需进一步仿真服务或定制Matlab程序，请通过私信或扫描博客文章底部的QQ联系方式。

局部Fisher判别分析：故障检测与诊断的新视角 本资源探讨局部Fisher判别分析在故障检测与诊断领域的应用潜力，并提供相关的理论数学公式支持，助力相关研究。资源中不包含代码，如有需要，请与我联系。

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