基于PCA余量空间的异常诊断方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种基于PCA余量空间的异常诊断方法及装置，应用于包含M个状态量的系统中，M个状态量在同一时刻的取值构成一状态向量，系统正常工作状态下的N个状态向量构成原始空间，该方法包括：在检测到系统异常时，获取K个第一基向量，其中，K个第一基向量为通过对K个第二基向量进行稀疏化处理得到，第二基向量用于表示对原始空间进行PCA降维得到的余量空间，K为余量空间的维数，K小于或等于N，每个第一基向量中的元素个数为M；根据系统异常时对应的状态向量在K个第一基向量中的投影，诊断系统异常产生的原因。本发明实施例中，由于第一基向量具有稀疏的特点，便于快速、有效地诊断异常产生的原因。

主权项

一种基于主成分分析PCA余量空间的异常诊断方法，其特征在于，应用于包含M个状态量的系统中，所述M个状态量在同一时刻的取值构成一状态向量，所述M为大于1的正整数，所述系统正常工作状态下的N个状态向量构成原始空间，所述N为大于所述M的正整数，所述方法包括：在检测到所述系统异常时，获取K个第一基向量，其中，所述K个第一基向量为通过对K个第二基向量进行稀疏化处理得到，所述第二基向量用于表示对所述原始空间进行PCA降维得到的余量空间，所述K为所述余量空间的维数，所述K小于或等于所述N，每个所述第一基向量中的元素个数为所述M；根据所述系统异常时对应的状态向量在所述K个第一基向量中的投影，诊断所述系统异常产生的原因。