MATLAB
实现基于核主成分分析（
KPCA
）进行故障诊断分类预测测的详细项目实例
项目背景介绍
现代工业生产系统中，设备的可靠运行是保证生产效率和产品质量的关键因素。随着工业自动化和智能制造的发展，设备运行状态的监测与故障诊断变得尤为重要。设备故障不仅会导致生产线停机、产能下降，还可能引发安全事故，造成严重经济损失和人员伤害。因此，构建准确、高效的故障诊断系统成为工业领域的重要研究方向。传统的故障诊断方法多基于专家经验或简单统计特征，难以应对设备状态数据的高维、非线性特性。随着传感器技术的普及和数据采集能力的提升，设备运行数据呈现出海量且复杂的特点，如何从中提取有效特征并进行准确分类成为研究热点。
核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）作为一种非线性降维技术，能够通过核函数映射将数据从原始空间投射到高维特征空间，在该空间中执行线性主成分分析，进而捕获数据的非线性结构。相比传统的线性PCA，KPCA更适合处理设备状态信号中复杂的非线性关系，为故障诊断提供了强大的特征提取工具。通过KPCA，可以有效提取设备故障数据中的本质特 ...