KPCA故障诊断含有贡献图

以下是一个带有贡献图的KPCA故障诊断程序示例，使用Python语言和Scikit-learn库实现。

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
cumulative_contributions = np.cumsum(contributions) # 计算每个成分的累计贡献程度
plt.bar(range(len(contributions)), contributions) # 可视化贡献图
plt.plot(range(len(contributions)), cumulative_contributions, c='r', label='Cumulative') # 可视化累计贡献图
plt.xlabel('Component')
plt.ylabel('Contribution')
plt.legend()
plt.show()

# 4. 故障诊断
# 根据贡献图和累计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和累计贡献图。最后，我们可以根据贡献图和累计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，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。同时，您还需要根据实际情况来选择合适的可视化工具来展示贡献图和累计贡献图，以便更好地理解和诊断故障。