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本书第1章综述了各种动态系统的故障诊断技术的发展现状及未来发展趋势。第2章～第6章主要介绍了主元分析模型以及基于该模型的各种故障检测、分离和辨识等方法。这一部分还讨论了主元分析模型的各种改进问题，如主元个数的选取问题、基于动态时间规整的改进、基于非正常子域的应用等。第7章～第11章主要介绍了偏最小二乘模型，以及基于该模型的故障检测、重构和诊断算法。这一部分包含了作者最新的研究成果，即对偏最小二乘模型结构的几何解释以及针对输出相关故障的模型改进。这些研究成果也揭示了主元分析和偏最小二乘在过程监控上的根本区别和内在联系。第12章、第13章主要讨论了该领域最新的研究方向——连续多变量过程的故障预测问题，书中分别基于主元分析模型和偏最小二乘模型对该问题进行了研究。
本书可作为自动控制专业研究生的教学参考书，同时对从事自动化系统研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员也具有一定的参考价值。

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• 《信息化与工业化两化融合研究与应用丛书》序
  前言
  第1章 动态系统故障诊断技术概述
  1.1 引言
  1.2 定性分析方法
  1.2.1 图论方法
  1.2.2 专家系统
  1.2.3 定性仿真
  1.3 定量分析方法
  1.3.1 基于解析模型的方法
  1.3.2 数据驱动的方法
  1.4 故障预测
  1.5 全书概况
  参考文献
  第2章 主元分析的基本理论
  2.1 引言
  2.2 主元分析模型
  2.2.1 主元分析建模方法
  2.2.2 主元分析的性质
  2.2.3 主元子空间和残差子空间
  2.3 基于主元分析的故障检测
  2.4 传感器故障重构
  2.5 基于主元分析的故障诊断
  2.5.1 基于传统贡献图的故障诊断技术
  2.5.2 基于传感器有效度指标的故障诊断技术
  2.5.3 基于重构贡献图的故障诊断技术
  2.6 PVC生产过程的故障检测与诊断
  2.6.1 PVC间歇反应过程简介
  2.6.2 PVC生产过程MPCA模型的建立
  2.6.3 基于MPCA的PVC生产过程故障检测
  2.7 结束语
  参考文献
  第3章 基于子空间技术的多维故障重构及辨识
  3.1 引言
  3.2 故障检测与可检测性
  3.2.1 主元分析与故障检测
  3.2.2 故障可检测性的定义
  3.2.3 可检测性的必要条件
  3.2.4 可检测性的充分条件
  3.3 故障重构与可重构性
  3.3.1 故障重构
  3.3.2 完全可重构性
  3.3.3 部分可重构性
  3.3.4 完全与部分可重构的关系
  3.4 故障辨识
  3.5 故障分离与可分离性
  3.5.1 故障分离
  3.5.2 完全可分离性
  3.5.3 部分可分离性
  3.6 仿真案例研究
  3.6.1 可检测性与可重构性
  3.6.2 故障可分离性
  3.7 结束语
  参考文献
  附录
  第4章 最优主元个数的选取方法
  4.1 引言
  4.2 主元模型
  4.3 累计方差贡献率准则
  4.4 PRESS检验法模型
  4.5 未重构方差模型
  4.5.1 重构方差
  4.5.2 重构误差方差
  4.5.3 未重构方差模型
  4.6 Scree检验法模型
  4.7 故障信噪比确定模型
  4.7.1 故障信噪比的定义
  4.7.2 基于故障信噪比确定主元数的原理
  4.7.3 传感器故障方向的确定
  4.8 Tennessee Eastman过程应用研究
  4.8.1 TE过程简介
  4.8.2 应用结果与讨论
  4.9 结束语
  参考文献
  第5章 动态时间规整理论及应用
  5.1 引言
  5.2 动态时间规整
  5.3 模式间匹配距离
  5.3.1 模式间的局部距离
  5.3.2 模式间的标准总体距离
  5.3.3 模式间最短标准总体距离
  5.4 最优路径
  5.5 动态时间规整基本算法
  5.5.1 对称式算法
  5.5.2 非对称式算法
  5.6 动态规划约束条件
  5.6.1 终点约束
  5.6.2 局部约束
  5.6.3 全局约束
  5.7 动态时间规整理论应用
  5.7.1 多元批次轨迹同步化
  5.7.2 基于MSDTW的多元批次轨迹的同步化
  5.8 结束语
  参考文献
  第6章 基于非正常子域的故障分离
  6.1 引言
  6.2 基于非正常子域的故障分离原理
  6.2.1 正常子域和非正常子域
  6.2.2 基于ANSR的故障分离
  6.3 基于主元分析的故障可分离性
  6.3.1 可分离的充分条件
  6.3.2 可分离的必要条件
  6.4 基于主元分析的PVC生产过程故障传感器分离
  6.4.1 基于非正常子域的故障分离
  6.4.2 基于ANSR与基于SPE贡献图和SVI方法故障分离技术比较
  6.5 基于非正常子域的故障分离的性能分析
  6.5.1 高有效性
  6.5.2 低计算复杂度
  6.6 结束语
  参考文献
  第7章 基于多块PLS的过程监测和诊断技术
  7.1 引言
  7.2 低密度聚乙烯过程
  7.3 基于PLS的监测和诊断
  7.3.1 潜结构投影模型(PLS)
  7.3.2 针对LDPE过程的PLS模型
  7.3.3 利用PLS对LDPE进行故障检测
  7.3.4 利用PLS对LDPE过程进行故障诊断
  7.4 多块PLS模型
  7.5 基于多块PLS的监测和诊断技术
  7.6 结束语
  符号说明
  参考文献
  附录
  第8章 基于递推PLS算法的自适应数据建模
  8.1 引言
  8.2 PLS与递推PLS
  8.2.1 PLS回归
  8.2.2 递推PLS回归
  8.2.3 非零均值的递推PLS回归
  8.3 分块的递推PLS算法与自适应策略
  8.3.1 分块递推PLS算法
  8.3.2 带移动窗口的自适应技术
  8.3.3 带遗忘因子的自适应技术
  8.4 交叉验证和最终的递推分块PLS建模
  8.5 动态和非线性的递推PLS回归建模
  8.5.1 动态过程建模
  8.5.2 非线性过程建模
  8.6 在化工过程建模中的应用
  8.7 结束语
  参考文献
  附录
  第9章 偏最小二乘模型用于过程监控时的几何特性研究
  9.1 引言
  9.2 偏最小二乘模型(PLS)
  9.3 PLS对X空间的分解特性及其与PCA的比较
  9.4 PLS对X空间分解的几何解释
  9.4.1 PCA的空间分解结构
  9.4.2 PLS的空间分解结构
  9.4.3 其他PLS变形算法的空间分解结构
  9.4.4 从空间分解的角度比较三种PLS模型
  9.5 不同的PLS模型用于过程监控时的比较
  9.5.1 基于标准PLS的过程监控策略
  9.5.2 基于SIMPLS的过程监控策略
  9.5.3 基于WPLS的过程监控策略
  9.5.4 三种监控策略的比较
  9.6 仿真及案例研究
  9.6.1 数值仿真研究
  9.6.2 TE过程案例研究
  9.7 结束语
  参考文献
  附录
  第10章 全潜结构投影模型及其在过程监控上的应用
  10.1 引言
  10.2 潜结构投影模型(PLS)
  10.3 全潜结构投影模型
  10.3.1 单变量输出下的全潜结构投影算法(T-PLS1)
  10.3.2 T-PLS模型的性质
  10.3.3 T-PLS与O-PLS的关系
  10.3.4 T-PLS的投影结构
  10.3.5 多变量输出下的T-PLS模型(T-PLS2)
  10.4 基于T-PLS模型的故障检测技术
  10.5 数值仿真和TE过程案例研究
  10.5.1 数值仿真研究
  10.5.2 TE过程案例研究
  10.6 结束语
  参考文献
  附录
  第11章 基于T-PLS的输出相关故障重构技术及其应用
  11.1 引言
  11.2 输出相关的故障检测与可检测性
  11.2.1 基于T-PLS的故障检测
  11.2.2 一种新的混合检测指标φ
  11.2.3 基于φ的故障可检测性
  11.3 输出相关的故障重构与可重构性
  11.3.1 基于混合指标的故障重构和估计
  11.3.2 重构误差和故障估计误差
  11.4 故障子空间的抽取
  11.4.1 故障子空间的抽取
  11.4.2 和Y相关的故障子空间抽取
  11.4.3 降维的故障子空间抽取
  11.5 基于重构的贡献图技术的故障诊断
  11.5.1 基于重构的贡献图技术
  11.5.2 基于T-PLS的广义重构贡献图方法
  11.5.3 RBC的几何意义
  11.5.4 广义RBC方法总结
  11.6 仿真及案例研究
  11.6.1 数值仿真研究
  11.6.2 TE过程案例研究
  11.7 结束语
  参考文献
  附录
  第12章 基于PCA重构的连续过程故障预测
  12.1 引言
  12.2 问题描述
  12.3 基于重构的故障估计
  12.3.1 基于PCA的故障检测
  12.3.2 基于重构的故障估计
  12.3.3 一个新的故障检测指标
  12.4 基于小波和向量自回归模型的故障预测技术
  12.4.1 基于小波的去噪技术
  12.4.2 基于向量自回归模型的故障预测
  12.4.3 剩余有效寿命预测
  12.4.4 故障预测方法小结
  12.5 案例研究
  12.5.1 CSTR案例研究
  12.5.2 TE过程案例研究
  12.6 结束语
  参考文献
  第13章 基于T-PLS和向量AR模型的输出相关故障预测
  13.1 引言
  13.2 问题描述
  13.3 基于T-PLS的输出相关故障估计
  13.3.1 全潜结构投影模型
  13.3.2 输出相关的故障检测与诊断
  13.3.3 输出相关的故障估计
  13.4 基于带噪声VAR模型的故障预测
  13.4.1 带噪声的向量自回归模型
  13.4.2 模型参数的估计
  13.4.3 基于Kalman滤波的故障预测
  13.4.4 剩余有效寿命的预测
  13.5 案例研究
  13.5.1 一个数值仿真例子
  13.5.2 TE过程案例研究
  13.6 结束语
  参考文献
  附录