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第1章 故障监测与诊断技术概述1

1.1 多元统计过程故障监测概述1

1.1.1 多元统计过程监测技术概述1

1.1.2 多元统计过程监测方法概述3

1.1.3 多元统计过程监测国内外研究现状7

1.2 多元统计过程故障诊断概述9

1.2.1 多元统计过程故障诊断技术概述9

1.2.2 多元统计过程故障诊断方法概述10

1.2.3 多元统计过程故障诊断国内外研究现状13

本章参考文献15

第2章 基于自适应核主元分析的过程监测19

2.1 自适应核主元分析方法基础理论21

2.1.1 基于滑动窗口机制的核主元分析21

2.1.2 指数加权核主元分析方法23

2.2 基于自适应核主元分析的过程监测24

2.2.1 自适应核主元分析方法的建模过程24

2.2.2 基于自适应核主元分析的在线过程监测26

2.2.3 仿真研究与结果分析26

2.3 基于特征空间损失函数的核主元分析方法34

2.3.1 特征空间中的损失函数34

2.3.2 基于特征空间损失函数的核主元分析方法35

2.4 基于遗忘因子的核主元分析模型更新36

2.5 迭代形式的核主元分析算法38

2.5.1 迭代形式的核主元分析算法38

2.5.2 加入惩罚因子的迭代核主元分析算法39

2.6 基于惩罚因子的自适应核主元分析过程监测41

2.7 仿真研究与结果分析42

2.8 本章小结47

本章参考文献47

第3章 基于方向核偏最小二乘的过程监测方法50

3.1 方向偏最小二乘算法的推导51

3.1.1 PLS残差与输出变量之间的相关性证明51

3.1.2 相关部分的求取53

3.1.3 残差剩余部分与输出变量之间的相关性证明54

3.2 基于DKPLS的过程监测方法54

3.2.1 核函数方法55

3.2.2 基于DKPLS的过程监测55

3.3 实验结果59

3.3.1 电熔镁炉工作原理59

3.3.2 实验结果分析60

3.4 基于方向核偏最小二乘（DKPLS）的故障诊断方法66

3.4.1 故障主元方向的选择方法67

3.4.2 基于DKPLS的重构方法68

3.5 基于方向核偏最小二乘（DKPLS）的故障重构诊断方法73

3.6 仿真实验76

3.6.1 故障主元方向的选择76

3.6.2 故障的重构诊断79

3.7 本章小结83

本章参考文献84

第4章 基于故障特征方向的KICA故障分离方法90

4.1 经典重构中的故障方向91

4.2 独立元空间故障特征方向提取的仿真分析92

4.3 改进的KICA故障分离原理96

4.3.1 故障相关方向的提取96

4.3.2 在线故障分离100

4.4 仿真和结果分析101

4.4.1 电熔镁炉的生产过程描述101

4.4.2 仿真结果分析103

4.5 多模式核独立元分析方法107

4.5.1 公共模型和特殊模型分析107

4.5.2 独立元空间公共模型和特殊模型的建立109

4.5.3 残差空间的公共模型和特殊模型的建立113

4.5.4 MKICA在线监测115

4.6 仿真研究与结果分析118

4.6.1 田纳西过程介绍118

4.6.2 田纳西数据仿真结果分析119

4.7 本章小结126

本章参考文献127

第5章 基于数据的过程监测及故障分离方法132

5.1 基于KPCA的子空间划分方法133

5.2 基于KPCA的故障重构方法134

5.2.1 基于T2统计量重构的故障特征方向的提取134

5.2.2 基于SPE统计量重构的故障特征方向的提取136

5.2.3 故障重构方法137

5.3 基于KPCA方法的在线故障分离138

5.4 仿真研究140

5.4.1 电熔镁炉工作过程140

5.4.2 仿真结果分析140

5.4.3 故障特征方向的特性讨论146

5.5 基于KLSR的故障分离方法148

5.5.1 核最小二乘回归（KLSR）算法149

5.5.2 基于KLSR的故障分离152

5.6 基于DS-KLSR的故障分离方法153

5.6.1 基于核最小二乘回归的数据提取算法153

5.6.2 基于DS-KLSR的故障分离159

5.7 仿真研究160

5.7.1 算法分类特性分析160

5.7.2 仿真结果分析163

5.8 本章小结167

本章参考文献167