| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·故障诊断技术研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·故障诊断的概念 | 第10-12页 |
| ·故障诊断的基本方法 | 第12-16页 |
| ·基于数学模型的方法 | 第13-14页 |
| ·基于知识的方法 | 第14-16页 |
| ·基于数据驱动的方法 | 第16页 |
| ·基于多元统计理论的故障诊断方法的发展状况 | 第16-20页 |
| ·传统的多元统计分析的诊断方法 | 第16-18页 |
| ·多元统计方法的改进 | 第18-20页 |
| ·本文所完成的工作 | 第20-22页 |
| 第2章 多元统计故障诊断的基本理论 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·主元分析 | 第22-26页 |
| ·线性回归 | 第26-31页 |
| ·多元线性回归 | 第26-27页 |
| ·主元回归 | 第27-28页 |
| ·偏最小二乘法 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于主元空间统计的多传感器故障诊断 | 第32-39页 |
| ·基于PCA 的故障检测 | 第32-34页 |
| ·基于主元空间传感器的故障恢复 | 第34-35页 |
| ·仿真试验 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 MPCA-TRPLS 在间歇过程故障检测和诊断中的研究 | 第39-51页 |
| ·多向主元分析方法（MPCA） | 第39-42页 |
| ·多元数据处理 | 第39-40页 |
| ·动态主元分析方法 | 第40-41页 |
| ·递推部分最小二乘法 | 第41-42页 |
| ·跟踪递推部分最小二乘法（TRPLS） | 第42-44页 |
| ·核函数算法 | 第42-43页 |
| ·核函数TRPLS 算法 | 第43-44页 |
| ·基于MPCA-TRPLS 的在线故障诊断 | 第44-50页 |
| ·故障诊断限 | 第44-45页 |
| ·间歇工业过程的发展状况 | 第45-46页 |
| ·MPCA-TRPLS 在酒精发酵过程故障诊断中的应用 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 非线性 KPCA 方法在故障监控中的研究 | 第51-73页 |
| ·非线性KPCA 算法 | 第51-52页 |
| ·核函数 | 第52-55页 |
| ·核函数定理 | 第52-54页 |
| ·核函数性质 | 第54页 |
| ·复合核函数算法 | 第54-55页 |
| ·在线故障监控 | 第55-57页 |
| ·仿真研究 | 第57-72页 |
| ·酒精发酵过程故障诊断 | 第57-61页 |
| ·田纳西-伊斯曼过程（Tennessee-Eastman Process，TEP） | 第61-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
