| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 故障诊断技术概述 | 第10-16页 |
| 1.2.1 故障诊断基本概念 | 第10-11页 |
| 1.2.2 故障诊断方法分类 | 第11-16页 |
| 1.3 偏最小二乘的故障诊断技术研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 第2章 基于偏最小二乘法的故障诊断理论基础 | 第19-29页 |
| 2.1 数据预处理 | 第19-20页 |
| 2.2 多变量统计过程控制 | 第20-23页 |
| 2.2.1 单变量统计 | 第20-21页 |
| 2.2.2 多变量统计 | 第21-22页 |
| 2.2.3 多元线性回归分析 | 第22-23页 |
| 2.3 偏最小二乘法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 偏最小二乘回归的基本思想 | 第24-25页 |
| 2.3.2 偏最小二乘法的算法描述 | 第25-26页 |
| 2.3.3 偏最小二乘成分的确定方法 | 第26页 |
| 2.4 基于偏最小二乘法的故障检测 | 第26-28页 |
| 2.4.1 SPE统计量 | 第26-27页 |
| 2.4.2 T~2统计量 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于多块偏最小二乘法的故障检测方法研究 | 第29-49页 |
| 3.1 多块偏最小二乘算法 | 第29-31页 |
| 3.2 基于多块偏最小二乘法的故障检测 | 第31-32页 |
| 3.3 基于分块方法的仿真实验 | 第32-47页 |
| 3.3.1 分块方法概述 | 第32-33页 |
| 3.3.2 TE工艺流程 | 第33-34页 |
| 3.3.3 TE变量和过程故障 | 第34-38页 |
| 3.3.4 TE过程的分块 | 第38-39页 |
| 3.3.5 仿真实验 | 第39-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于非线性多块偏最小二乘法的故障检测方法研究 | 第49-71页 |
| 4.1 非线性PLS发展与现状 | 第49-51页 |
| 4.2 多块核偏最小二乘建模方法 | 第51-56页 |
| 4.2.1 核函数 | 第51-53页 |
| 4.2.2 核偏最小二乘的算法 | 第53-55页 |
| 4.2.3 多块核偏最小二乘的算法 | 第55-56页 |
| 4.3 基于多块核偏最小二乘法的故障检测 | 第56-58页 |
| 4.4 仿真实验 | 第58-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 总结 | 第71页 |
| 5.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |