带有贡献图的KPCA故障诊断程序

这是一个简单的带有贡献图的KPCA故障诊断程序，使用Python语言和Scikit-learn库实现。请注意，这只是一个示例程序，具体实现需要根据您的数据和需求进行调整和优化。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import KernelPCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 1. 数据准备
data = pd.read_csv('fault_data.csv') # 加载故障数据集

# 2. KPCA模型训练
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(data) # 数据标准化
kpca = KernelPCA(n_components=3, kernel='rbf') # 初始化KPCA模型
X_kpca = kpca.fit_transform(X) # 训练KPCA模型并降维

# 3. 贡献图计算
contributions = np.abs(kpca.lambdas_ / np.sum(kpca.lambdas_)) # 计算每个成分的贡献程度
plt.bar(range(len(contributions)), contributions) # 可视化贡献图
plt.show()

# 4. 故障诊断
# 根据贡献图分析哪些变量对数据的主要变化有重要贡献，以识别故障原因

在上面的示例程序中，我们首先加载故障数据集，并对其进行标准化处理。然后，我们使用Scikit-learn库中的KernelPCA类初始化KPCA模型，并使用fit_transform()方法进行训练和降维。接下来，我们计算每个成分的贡献程度，并将其可视化为条形图。最后，我们可以根据贡献图分析哪些变量对数据的主要变化有重要贡献，以识别故障原因。

请注意，上面的示例程序只是一个简单的故障诊断流程，实际情况可能更加复杂。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的模型和算法，或者根据具体情况进行调整和优化。