1.一种基于全相关动态KPLS的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、离线建立主元模型，获取统计量控制限，包括：第一步，获取正常运行的数据；

第二步，对正常运行的数据进行预处理；第三步，建立ADKPLS模型，所述建立ADKPLS模型包括以下步骤：第一步：将原始数据集X分为输入变量A和输出变量B两个矩阵，分别确定动态阶次，分别构建增广矩阵Φ(x)和Y，其集合为增广矩阵Xk(x)，Xk(x)表示原始训练集X的增广矩阵；

第二步：计算全相关辅助矩阵表示全相关辅助矩阵；

第三步：初始化，k＝1, uk＝Yk，k表示主元个数，uk表示全相关辅助矩阵 的主元矩阵；

第四步：计算输入向量得分矩阵tk：tk＝Kuk；

T

tk表示输入向量的得分矩阵，K表示Φ(x)Φ(x)的核运算；

第五步：标准化得分矩阵：tk＝tk/||tk||；

T

第六步：计算输入向量负载矩阵：Pk＝YtkPk表示输入向量负载矩阵；

第七步：计算迭代后的uk：uk＝Ypk第八步：重复第三步至第七步直到收敛；

T T

第九步：计算残差矩阵：K＝(I‑tktk)K(I‑tktk)T

Y＝Y‑tktkY

左边的K表示更新后的K值；

第十步：返回第四步；

步骤二、获取实时运算数据并计算实时统计量；

步骤三、将统计量控制限与实时统计量进行比对，若实时统计量超出统计量控制限则发出报警。