摘要：随着当代社会经济的高速发展和科学技术水平的日新月异，规模庞大的现代化工业过程具有结构复杂 、数据非线性与耦合性强等特点，为实现生产装置在生产过程中安全、稳定且高效运行的目的，需要根据过程数据的特性进行实时故障监测和诊断，因此开发一套工业过程故障监测和诊断系统为现代工业过程的安全生产提供有力保障便显得尤为重要。

本文主要介绍了数据的线性特性和非线性特性并说明判别方法，以此为理论基础编写程序实现数据特性分析，并基于PCA和KPCA对TE过程的故障数据进行仿真研究。最后设计了GUI结合数据特性分析程序完成其自动选择数据驱动方法进行故障监测和诊断的功能。

结合了数据特性分析功能的图形用户界面可以有效地降低故障监测与诊断的误报率和错报率，将监测与诊断效果大大优化，为工业生产过程平稳安全地运行提供了保障，具有较高的实际应用价值与研究意义。

关键词：主成分分析（PCA），核主成分分析（KPCA），特性分析，故障监测与诊断，图形用户界面

目录

摘要

Abstract

第一章 绪论-1

1.1 课题背景及意义-1

1.2 课题研究现状-2

1.3 本文主要工作-5

第二章 数据特性分析-6

2.1线性特性与非线性特性-6

2.2 高斯特性-8

第三章 基于PCA和KPCA的故障诊断方法-11

3.1 PCA的基本原理-11

3.2 KPCA的基本原理-12

3.3 基于PCA和KPCA的TE过程故障检测与诊断-14

第四章 基于GUI的数据驱动故障检测与诊断设计-17

4.1 GUI简介-17

4.2 基于GUI的故障检测与诊断设计框架-17

4.3 设计结果和讨论-30

第五章 结论与展望-33

5.1 结论-33

5.2 展望-33

参考文献-34

致    谢-36