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第1章 故障检测技术概述1

1.1 引言1

1.2 多元统计过程监控简介2

1.2.1 过程监控技术概述2

1.2.2 工业过程监控方法的分类3

1.2.3 监控技术的研究现状5

1.3 本书概况7

第2章 基于KPCA的过程监测方法11

2.1 概述11

2.2 滑动中值滤波12

2.2.1 工作原理12

2.2.2 滑动中值滤波算法12

2.3 核主元分析（KPCA）13

2.3.1 核主元分析算法13

2.3.2 基于KPCA的过程监控14

2.4 动态核主元分析（DKPCA）算法14

2.4.1 DKPCA基本原理介绍14

2.4.2 DKPCA监控流程15

2.5 基于SMF-MSKPCA过程监控算法16

2.5.1 SMF-MSKPCA模型建立过程17

2.5.2 SMF-MSKPCA故障检测过程17

2.6 基于SMF-MSKPCA的仿真研究18

2.6.1 非线性数学模型应用仿真18

2.6.2 田纳西过程的应用仿真21

2.6.3 青霉素发酵过程的应用仿真25

2.7 基于SMF-MSDKPCA的过程监控方法29

2.8 SMF-MSDKPCA监控算法30

2.9 仿真研究30

2.9.1 动态非线性模型的应用仿真30

2.9.2 田纳西过程的应用仿真32

2.1 0本章小结34

第3章 多模式过程监控方法36

3.1 概述36

3.2 主元分析36

3.2.1 主元分析建模37

3.2.2 基于主元分析的过程监控39

3.3 多变量指数加权平均（MEWMA）40

3.4 基于提取公共特性的多模式过程监控方法40

3.5 提取公共特性的多模式过程监测方法41

3.5.1 提取多模式公共基础信息建立模型41

3.5.2 将MEWMA引入多模式过程监控方法45

3.5.3 提取公共特性的多模式过程监控方法在线监测46

3.6 仿真研究和结果分析48

3.6.1 连续退火过程48

3.6.2 仿真结果分析49

3.7 非线性核多模式过程监控方法55

3.7.1 非线性核多模式过程监控法离线建模55

3.7.2 非线性核多模式方法与MEWMA结合59

3.7.3 非线性核多模式过程监控方法在线监测60

3.8 仿真研究和结果分析62

3.8.1 电熔镁炉工作过程62

3.8.2 仿真结果分析64

3.9 本章小结68

第4章 非高斯过程的过程监测方法71

4.1 独立元分析方法71

4.1.1 独立元分析的定义72

4.1.2 数据预处理73

4.1.3 独立元分析算法74

4.2 核独立元分析算法75

4.2.1 在特征空间中白化数据76

4.2.2 利用改进的ICA提取非线性独立元78

4.3 基于MBKICA的故障检测方法79

4.3.1 核矩阵分块79

4.3.2 利用MBKPCA算法求白化矩阵80

4.3.3 用ICA算法进行故障检测80

4.4 基于多模态KICA的故障检测方法83

4.4.1 提取各个模态的全局主要向量85

4.4.2 引入核方法提取各模态全局主要向量87

4.4.3 多模态KICA算法的基本原理90

4.5 仿真分析93

4.5.1 冷轧连续退火机组的生产过程描述93

4.5.2 对MBKICA方法的仿真分析95

4.5.3 对多模态KICA方法的仿真分析107

4.6 本章小结114

第5章 基于多尺度核偏最小二乘法的过程监测方法研究117

5.1 在线测量模型及相关算法研究117

5.2 多尺度核偏最小二乘算法（MSKPLS）的研究118

5.2.1 核偏最小二乘法118

5.2.2 核偏最小二乘法的基本思想119

5.2.3 核偏最小二乘算法建模机理119

5.2.4 核函数的选择120

5.2.5 MSKPLS算法研究121

5.3 过程监测与故障诊断中的应用规模和可变贡献123

5.4 实验设计与结果分析124

5.5 本章小结129

第6章 工业过程的故障幅值估计133

6.1 工业过程的故障幅值问题133

6.2 故障幅值的估计133

6.3 仿真研究137

6.3.1 蒙特卡罗模拟137

6.3.2 实验结果分析与比较143

6.4 本章小结145