本書主要介紹基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障監(jiān)測(cè)和診斷方法，重點(diǎn)是對(duì)PCA、ICA和PLS方法的改進(jìn)，根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特點(diǎn)，將不同的方法有效融合，進(jìn)而給出有效的故障監(jiān)測(cè)和診斷效果。
《基于數(shù)據(jù)的故障分離》主要介紹基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障監(jiān)測(cè)和診斷方法，重點(diǎn)是對(duì)PCA，ICA和PLS方法的改進(jìn)，根據(jù)數(shù)據(jù)不同的特點(diǎn)，將不同的方法有效融合，進(jìn)而給出有效的故障監(jiān)測(cè)和診斷效果。另外介紹了基于數(shù)據(jù)的過(guò)程監(jiān)測(cè)及故障分離方法。目錄□□章故障監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)概述，第2章基于自適應(yīng)核主元分析的過(guò)程監(jiān)測(cè)，第3章基于方向核偏*小二乘的過(guò)程監(jiān)測(cè)方法，第4章基于故障特征方向的KICA故障分離方法，第5章基于數(shù)據(jù)的過(guò)程監(jiān)測(cè)及故障分離方法。
□□章 故障監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)概述
1．1 多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程故障監(jiān)測(cè)概述
1．1．1 多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)測(cè)技術(shù)概述
1．1．2 多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)測(cè)方法概述
1．1．3 多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)測(cè)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2 多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程故障診斷概述
1．2．1 多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程故障診斷技術(shù)概述
1．2．2 多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程故障診斷方法概述
1．2．3 多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程故障診斷國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
本章參考文獻(xiàn)
第2章 基于自適應(yīng)核主元分析的過(guò)程監(jiān)測(cè)
2．1 自適應(yīng)核主元分析方法基礎(chǔ)理論
2．1．1 基于滑動(dòng)窗口機(jī)制的核主元分析
2．1．2 指數(shù)加權(quán)核主元分析方法
2．2 基于自適應(yīng)核主元分析的過(guò)程監(jiān)測(cè)
2．2．1 自適應(yīng)核主元分析方法的建模過(guò)程
2．2．2 基于自適應(yīng)核主元分析的在線過(guò)程監(jiān)測(cè)
2．2．3 仿真研究與結(jié)果分析
2．3 基于特征空間損失函數(shù)的核主元分析方法
2．3．1 特征空間中的損失函數(shù)
2．3．2 基于特征空間損失函數(shù)的核主元分析方法
2．4 基于遺忘因子的核主元分析模型更新
2．5 迭代形式的核主元分析算法
2．5．1 迭代形式的核主元分析算法
2．5．2 加入懲罰因子的迭代核主元分析算法
2．6 基于懲罰因子的自適應(yīng)核主元分析過(guò)程監(jiān)測(cè)
2．7 仿真研究與結(jié)果分析
2．8 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第3章 基于方向核偏□小二乘的過(guò)程監(jiān)測(cè)方法
3．1 方向偏□小二乘算法的推導(dǎo)
3．1．1 PLS殘差與輸出變量之間的相關(guān)性證明
3．1．2 相關(guān)部分的求取
3．1．3 殘差剩余部分與輸出變量之間的相關(guān)性證明
3．2 基于DKPLS的過(guò)程監(jiān)測(cè)方法
3．2．1 核函數(shù)方法
3．2．2 基于DKPLS的過(guò)程監(jiān)測(cè)
3．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3．3．1 電熔鎂爐工作原理
3．3．2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3．4 基于方向核偏□小二乘（DKPLS）的故障診斷方法
3．4．1 故障主元方向的選擇方法
3．4．2 基于DKPLS的重構(gòu)方法
3．5 基于方向核偏□小二乘（DKPLS）的故障重構(gòu)診斷方法
3．6 仿真實(shí)驗(yàn)
3．6．1 故障主元方向的選擇
3．6．2 故障的重構(gòu)診斷
3．7 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第4章 基于故障特征方向的KICA故障分離方法
4．1 經(jīng)典重構(gòu)中的故障方向
4．2 獨(dú)立元空間故障特征方向提取的仿真分析
4．3 改進(jìn)的KICA故障分離原理
4．3．1 故障相關(guān)方向的提取
4．3．2 在線故障分離
4．4 仿真和結(jié)果分析
4．4．1 電熔鎂爐的生產(chǎn)過(guò)程描述
4．4．2 仿真結(jié)果分析
4．5 多模式核獨(dú)立元分析方法
4．5．1 公共模型和特殊模型分析
4．5．2 獨(dú)立元空間公共模型和特殊模型的建立
4．5．3 殘差空間的公共模型和特殊模型的建立
4．5．4 MKICA在線監(jiān)測(cè)
4．6 仿真研究與結(jié)果分析
4．6．1 田納西過(guò)程介紹
4．6．2 田納西數(shù)據(jù)仿真結(jié)果分析
4．7 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第5章 基于數(shù)據(jù)的過(guò)程監(jiān)測(cè)及故障分離方法
5．1 基于KPCA的子空間劃分方法
5．2 基于KPCA的故障重構(gòu)方法
5．2．1 基于T2統(tǒng)計(jì)量重構(gòu)的故障特征方向的提取
5．2．2 基于SPE統(tǒng)計(jì)量重構(gòu)的故障特征方向的提取
5．2．3 故障重構(gòu)方法
5．3 基于KPcA方法的在線故障分離
5．4 仿真研究
5．4．1 電熔鎂爐工作過(guò)程
5．4．2 仿真結(jié)果分析
5．4．3 故障特征方向的特性討論
5．5 基于KLSR的故障分離方法
5．5．1 核□小二乘回歸（KLSR）算法
5．5．2 基于KLsR的故障分離
5．6 基于DS-KLsR的故障分離方法
5．6．1 基于核□小二乘回歸的數(shù)據(jù)提取算法
5．6．2 基于DS-KLSR的故障分離
5．7 仿真研究
5．7．1 算法分類特性分析
5．7．2 仿真結(jié)果分析
5．8 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
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