| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·流程工业故障检测研究现状 | 第12-14页 |
| ·流程工业故障检测研究方法 | 第14-17页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第15页 |
| ·基于知识的方法 | 第15-16页 |
| ·基于数据驱动的方法 | 第16-17页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第17-18页 |
| ·本文主要内容 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 2 预备知识 | 第20-34页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·多元统计分析 | 第20-26页 |
| ·数据预处理 | 第21-22页 |
| ·T~2统计 | 第22-23页 |
| ·T~2统计量的阈值 | 第23-25页 |
| ·数据必要条件 | 第25-26页 |
| ·傅立叶变换 | 第26-29页 |
| ·时频分布方法 | 第29-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 3 改进的动态主元分析(DPCA)方法 | 第34-45页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·主元分析方法 | 第34-40页 |
| ·主元分析定义 | 第34-35页 |
| ·主元分析算法 | 第35-38页 |
| ·主元分析的故障检测方法 | 第38-40页 |
| ·动态主元分析(DPCA)方法 | 第40-42页 |
| ·改进的动态主元分析(DPCA)法的故障检测研究 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 4 多尺度主元分析（MSPCA）方法 | 第45-64页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·小波变换理论 | 第45-50页 |
| ·小波变换的定义 | 第46-47页 |
| ·小波变换的多分辨率分析理论 | 第47-50页 |
| ·小波分析在过程故障检测中的应用进展 | 第50-51页 |
| ·多尺度主元分析法的故障检测研究 | 第51-57页 |
| ·多尺度主元分析算法原理 | 第52-55页 |
| ·多尺度主元分析方法的故障检测过程 | 第55-57页 |
| ·Tennessee Eastman 过程仿真 | 第57-62页 |
| ·Tennessee Eastman 过程简介 | 第57-58页 |
| ·仿真结果分析 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 5 独立成分分析（ICA）与Wigner-hough 变换相结合的方法 | 第64-80页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·独立成分分析方法 | 第65-69页 |
| ·独立成分分析原理 | 第66页 |
| ·利用PCA 进行数据预处理 | 第66-67页 |
| ·独立成分分析算法 | 第67-69页 |
| ·Wigner-hough 变换 | 第69-76页 |
| ·Wigner-ville 分布 | 第69-72页 |
| ·hough 变换的基本原理 | 第72-75页 |
| ·Wigner-hough 变换原理 | 第75-76页 |
| ·ICA 与WHT 相结合的故障检测方案 | 第76-77页 |
| ·两种方法的优缺点互补 | 第77-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 6 结论 | 第80-83页 |
| ·研究工作总结 | 第80-81页 |
| ·研究展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 在学期间研究成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |