基于KPCA残差方向梯度的故障检测方法及应用.pdf,针对核主元分析(KPCA)在应用过程中非线性映射不存在原像、故障变量无法辨识、工程应用困难等问题，提出了一种改进的KPCA残差方向梯度故障检测方法。利用主元统计量和残差统计量的偏微分之间存在着相关性这一性质，对与主元统计量相关的格拉姆矩阵偏微分中间计算过程进行优化，提出一种新的KPCA残差方向梯度算法，在此基础上结合统计量形成系统故障检测的新方法。非线性系统仿真表明，改进的KPCA残差方向梯度法不仅具有较优的故障变量辨识能力，还极大地减小了计算量，缩短了计算时间。大型热力系统的应用进一步表明，无论对于单故障和多故障的情况，方法均具有较好的故