| 附件 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-39页 |
| ·课题的背景与意义 | 第13-14页 |
| ·故障检测与诊断方法综述 | 第14-21页 |
| ·FDD 方法的分类 | 第14-17页 |
| ·数据驱动的 FDD 方法的研究现状 | 第17-21页 |
| ·经典的多元统计方法 | 第21-29页 |
| ·主元分析（PCA）算法 | 第21-24页 |
| ·独立主元分析（ICA）算法 | 第24-26页 |
| ·Fisher 判据分析（FDA）算法 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| ·工业过程数据的特性 | 第29-32页 |
| ·非高斯性（Non-Gaussianity） | 第29-30页 |
| ·非线性（Nonlinear） | 第30页 |
| ·数据缺失（Missing Value） | 第30-31页 |
| ·时变性（Time-Varying） | 第31页 |
| ·序列相关（Serial Correlation） | 第31-32页 |
| ·多故障（Multiple Faults） | 第32页 |
| ·非负矩阵分解的原理及研究现状 | 第32-35页 |
| ·NMF 的基本思想 | 第33-34页 |
| ·NMF 方法的研究进展 | 第34-35页 |
| ·NMF 方法在 FDD 领域的应用潜力 | 第35-37页 |
| ·论文的主要内容安排 | 第37-39页 |
| 第二章 非负矩阵分解方法及其特性分析 | 第39-50页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·非负矩阵分解（NMF）的基本算法 | 第39-42页 |
| ·加强稀疏约束的 NMF 算法 | 第42-43页 |
| ·Convex-NMF 算法 | 第43页 |
| ·嵌入投影的 PNMF 算法 | 第43-45页 |
| ·PNMF 算法 | 第44-45页 |
| ·OPNMF 算法 | 第45页 |
| ·NMF 方法的特性分析 | 第45-49页 |
| ·本章小节 | 第49-50页 |
| 第三章 广义非负矩阵投影算法及其收敛性证明 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·分析讨论 | 第50-51页 |
| ·GNMP 算法的提出 | 第51-54页 |
| ·迭代规则的收敛性证明 | 第54-57页 |
| ·GNMP 与 PNMF 比较分析 | 第57-59页 |
| ·本章小节 | 第59-60页 |
| 第四章 基于 GNMP 算法的故障检测与诊断模型研究 | 第60-77页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·监控统计量的设计 | 第60-61页 |
| ·统计量的控制限 | 第61-63页 |
| ·基于 GNMP 的在线故障检测 | 第63-65页 |
| ·基于贡献图的故障诊断 | 第65-66页 |
| ·仿真研究 | 第66-76页 |
| ·Tennessee Eastman 试验平台 | 第66-69页 |
| ·故障检测性能评测 | 第69-74页 |
| ·故障诊断性能评测 | 第74-76页 |
| ·本章小节 | 第76-77页 |
| 第五章 数据缺失时 GNMP 模型的鲁棒性研究 | 第77-89页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·数据缺失时加强 GNMP 鲁棒性的方法 | 第78-81页 |
| ·RGNMP 算法的提出 | 第78-80页 |
| ·数值仿真 | 第80-81页 |
| ·基于 RGNMP 的故障检测与诊断 | 第81-82页 |
| ·TE 过程中的仿真实验 | 第82-88页 |
| ·本章小节 | 第88-89页 |
| 第六章 时变过程中 GNMP 模型的自适应性研究 | 第89-100页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·移动窗 GNMP 算法 | 第90-93页 |
| ·目标函数的建立 | 第90-91页 |
| ·算法的提出 | 第91-93页 |
| ·基于 WMGNMP 的自适应故障检测方法 | 第93-94页 |
| ·仿真研究 | 第94-99页 |
| ·非恒温 CSTR 过程 | 第94-96页 |
| ·仿真结果 | 第96-99页 |
| ·本章小节 | 第99-100页 |
| 第七章 有监督的 GNMP 故障诊断模型研究 | 第100-116页 |
| ·引言 | 第100-101页 |
| ·FDA 方法的回顾与分析 | 第101-102页 |
| ·有监督的 Fisher GNMP 算法 | 第102-107页 |
| ·目标函数的建立 | 第102-103页 |
| ·乘性迭代规则 | 第103-104页 |
| ·算法收敛性 | 第104-107页 |
| ·基于 FGNMP 的故障诊断方法 | 第107-109页 |
| ·仿真研究 | 第109-115页 |
| ·单故障的情况 | 第109-113页 |
| ·多故障的情况 | 第113-115页 |
| ·本章小节 | 第115-116页 |
| 第八章 结论与展望 | 第116-119页 |
| ·研究工作总结 | 第116-117页 |
| ·研究展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 攻读博士学位期间的科研工作成果 | 第129-130页 |