KPCA故障检测完整程序

以下是KPCA故障检测的完整程序，包括数据预处理、模型训练和故障检测等步骤：

1. 数据预处理

首先，我们需要将原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、特征选择等步骤。这里我们以一个简单的示例数据集为例，代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import Imputer, StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.decomposition import PCA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
data = data.dropna()

# 特征选择
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
skb = SelectKBest(k=10)
X = skb.fit_transform(X, y)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 数据降维
pca = PCA(n_components=0.9)
X = pca.fit_transform(X)

# 缺失值填充
imp = Imputer()
X = imp.fit_transform(X)

2. 模型训练

接下来，我们使用KPCA算法对数据进行降维，并训练一个支持向量机（SVM）模型。代码如下：

from sklearn.decomposition import KernelPCA
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义KPCA模型和SVM模型
kpca = KernelPCA(kernel='rbf')
svm = SVC()

# 构造Pipeline
pipe = Pipeline(steps=[('kpca', kpca), ('svm', svm)])

# 定义GridSearchCV参数
param_grid = {
    'kpca__gamma': [0.008, 0.01, 0.012],
    'kpca__n_components': [10, 20, 30],
    'svm__C': [1, 10, 100]
}

# 使用GridSearchCV进行模型训练
grid = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, cv=5)
grid.fit(X, y)

3. 故障检测

最后，我们使用训练好的模型进行故障检测。具体来说，对于一个新的样本，我们首先将其进行预处理，然后输入到模型中进行预测。代码如下：

# 加载新的样本数据
new_data = pd.read_csv('new_data.csv')

# 对新数据进行预处理
new_data = skb.transform(new_data)
new_data = scaler.transform(new_data)
new_data = pca.transform(new_data)
new_data = imp.transform(new_data)

# 使用模型进行故障检测
prediction = grid.predict(new_data)

以上就是KPCA故障检测的完整程序。需要注意的是，这里的代码仅供参考，具体实现可能因数据集、算法选择等因素而异。