| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·概述 | 第10-11页 |
| ·独立成分分析研究现状 | 第11-14页 |
| ·多变量故障诊断研究概述 | 第14-17页 |
| ·过程故障诊断方法 | 第15-16页 |
| ·基于多元统计的故障诊断方法 | 第16-17页 |
| ·主要内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 独立成分分析原理 | 第18-30页 |
| ·盲信号分离 | 第18页 |
| ·独立成分分析 | 第18-24页 |
| ·ICA 模型描述 | 第18-23页 |
| ·ICA 算法基本假设以及不确定性 | 第23-24页 |
| ·ICA 的固定点算法 | 第24-27页 |
| ·基于自然梯度的自适应 ICA | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 ICA 的故障监测及诊断方法 | 第30-39页 |
| ·PCA 故障监测 | 第30-32页 |
| ·主成分分析 | 第30-31页 |
| ·基于 PCA 的故障监测方法 | 第31-32页 |
| ·ICA 故障监测方法 | 第32-34页 |
| ·基于数据与基于知识的融合故障诊断方法 | 第34-38页 |
| ·基于知识的故障诊断 | 第34-36页 |
| ·特征提取与故障分类 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 常见过程和故障类型及仿真 | 第39-59页 |
| ·间歇过程 | 第39-42页 |
| ·三变量间歇仿真过程 | 第40-41页 |
| ·青霉素过程 | 第41-42页 |
| ·轴承振动过程 | 第42-45页 |
| ·心电过程 | 第45页 |
| ·仿真实验 | 第45-58页 |
| ·特征提取实验 | 第46-49页 |
| ·间歇仿真实验 | 第49-52页 |
| ·青霉素仿真实验 | 第52-56页 |
| ·轴承振动仿真实验 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 移动窗自适应 ICA 与 ICA 故障诊断展望 | 第59-66页 |
| ·移动窗自适应 ICA 算法 | 第59-61页 |
| ·仿真实验 | 第61-64页 |
| ·常见波形的特征提取仿真 | 第61-62页 |
| ·间歇仿真实例 | 第62-64页 |
| ·ICA 故障诊断展望 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的研究成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |