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：
离线建立主元模型，获取统计量控制限；
获取实时运算数据并计算实时统计量；
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则发出报警。
2.如权利要求1所述的一种基于全相关动态kpls的故障诊断方法，其特征在于，
离线建立主元模型，获取统计量控制限包括以下步骤：
获取正常运行的数据；
对正常运行的数据进行预处理；
建立adkpls模型。
3.如权利要求2所述的一种基于全相关动态kpls的故障诊断方法，其特征在于，
所述建立adkpls模型步骤包括以下步骤：
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
第三步：初始化，k＝1,
k表示主元个数，uk表示全相关辅助矩阵；
第四步：计算输入向量得分矩阵tk：tk＝kuk，
tk表示输出变量的得分矩阵，k表示φ(x)φ(x)t的核运算；
第五步：标准化得分矩阵：tk＝tk/||tk||；
第六步：计算输入向量负载矩阵：
pk表示输入向量负载矩阵；
第七步：计算迭代后的
第八步：重复第三部至第七步直到收敛；
第九步：计算与残差矩阵：
kk+1表示更新后的k值；
第十步：返回第四步。