一种故障预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种故障预测方法及系统。该故障预测方法包括：步骤1，计算核主元；步骤2，根据控制限检测故障。本发明专利技术在针对旋转机械的故障预测中采用基于KPCA故障重构的方法，可以很好地解决过程数据的非线性问题，从隐含故障的数据中挖掘出故障方向并估计出故障幅值，也考虑到了故障的多维特性，可以获得更加精确的故障预测结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及故障预测领域，尤其涉及一种故障预测方法及系统。
技术介绍
随着科学技术和工业发展，旋转机械设备向着大型化、高速化、复杂化发展。因此，现在企业生产对设备及系统的可靠性、连续性、经济性等要求日益提高，在以往对设备及系统故障进行有效诊断和提出解决方案的基础上，进一步要求，在故障只出现微小异常征兆时即可实现对故障进行预报并提出相应紧急处理措施。故障预测的方法有多种多样，其中统计过程监控技术已经发展20余年，并且广泛应用于工业过程的故障检测、诊断和估计等。在最近的研究中，基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的故障估计技术被成功用于故障预测中，但对于非线性特性的数据，基于主元分析的故障估计技术却不能够非常准确地进行故障预测，因此需要针对非线性特性的数据提出新的故障预测方案。
技术实现思路
为了解决上述的技术问题，提供了一种故障预测方法及系统。本专利技术提供了一种故障预测方法，包括:步骤I,计算核主元；步骤2，根据控制限检测故障。优选地,所述步骤I包括:步骤11，选取核函数；步骤12，归一化核矩阵；步骤13，计算归一化后核矩阵的特征向量和特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种故障预测方法，其特征在于，包括：步骤1，计算核主元；步骤2，根据控制限检测故障。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：马洁，李钢，陈默，徐嘉楠，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：