本书研究和讨论数据驱动的过程监控与故障诊断方法，主要研究数据驱动的基于多变量统计，如主元分析、独立元分析、偏最小二乘等算法的最新进展，以及这些算法在复杂系统智能监控与故障诊断中的应用。全书内容新颖，不但包含了基本算法，还用大量内容介绍了多变量统计方法在非线性、动态、非高斯噪声等领域的最新进展，以及这些拓展算法在智能监控与故障诊断中的应用，反映了国内外多变量统计方法领域研究和应用的最新进展。 本书适合作为电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别和信号处理等信息科学与技术学科高年级本科生和研究生特别是博士生从事学位研究的参考书，也适用于相关专业研究人员和工程技术人员参考。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 数据驱动的状态监测与故障诊断
1.3 基于多元统计分析的状态监测与故障诊断
1.3.1 线性PLS模型研究现状
1.3.2 非线性PLS模型研究现状
1.3.3 动态PLS模型研究现状
1.3.4 ICA模型研究现状
1.3.5 基于主成分分析的过程监测方法
1.3.6 基于多元统计分析的故障诊断方法
参考文献
第2章 过程监控的基础理论与方法
2.1 引言
2.2 多变量统计过程监控
2.2.1 数据的标准化处理
2.2.2 主成分分析
2.2.3 偏最小二乘
2.2.4 独立成分分析
2.2.5 全潜结构投影模型
2.2.6 并行潜结构投影模型
2.2.7 改进潜结构投影模型
2.2.8 基于PCA的多变量统计过程监控
2.2.9 基于PLS的多变量统计过程监控
2.2.10 基于变量贡献图的故障诊断
2.2.11 基于重构的故障诊断方法
2.2.12 发展及应用探讨
参考文献
第3章 基于广义主成分分析的故障诊断方法研究
3.1 引言
3.2 基于主成分分析的故障重构
3.3 基于广义主成分分析的故障子空间提取
3.3.1 故障子空间提取的基本步骤
3.3.2 基于重构误差的故障子空间构造
3.3.3 数值分析和仿真实验
3.4 基于广义主成分分析的重构多故障诊断
3.4.1 多故障诊断的基本步骤
3.4.2 基于奇异值分解的故障定位与诊断
3.4.3 数值分析和仿真实验
3.5 小结
参考文献
第4章 在线监控动态并发PLS算法及其过程监控技术
4.1 引言
4.2 动态PLS算法
4.3 OMD-PLS和OMDC-PLS算法
4.3.1 OMD-PLS算法的提出
4.3.2 OMDC-PLS算法的提出
4.4 基于OMDC-PLS算法的动态过程监控技术
4.4.1 OMDC-PLS模型过程监控指标
4.4.2 OMDC-PLS模型过程监控技术
4.5 田纳西-伊斯曼过程的案例研究
4.5.1 实验数据初始化
4.5.2 故障检测实验
4.5.3 参数T与参数d之间的关系
4.6 小结
参考文献
第5章 基于OSC与递推MPLS算法的质量相关故障在线监测技术
5.1 引言
5.2 递推PLS（RPLS）模型
5.3 递推MPLS推导及其过程监控技术
5.3.1 递推MPLS结构推导
5.3.2 基于递推MPLS的过程检测技术
5.4 基于OSC与递推MPLS的过程检测技术
5.4.1 OSC模型
5.4.2 基于OSC-RMPLS模型的过程监控技术
5.5 数值仿真
5.6 田纳西-伊斯曼过程实验仿真
5.6.1 RMPLS模型更新计算量检验
5.6.2 质量相关故障监测
5.6.3 质量无关故障监测
5.7 小结
参考文献
第6章 基于高级偏最小二乘模型的质量相关故障在线监测技术
6.1 引言
6.2 高级偏最小二乘模型推导及其过程监控技术
6.2.1 APLS算法空间分解原理
6.2.2 基于APLS的质量相关故障检测技术
6.3 数值仿真
6.4 田纳西-伊斯曼过程实验仿真
6.5 小结
参考文献
第7章 基于CMPLS的质量相关和过程相关故障诊断
7.1 引言
7.2 基于MPLS的故障检测方法
7.3 CMPLS模型推导及其故障诊断技术
7.3.1 CMPLS模型推导
7.3.2 基于CMPLS的过程监测技术
7.3.3 一种新的相对贡献图法
7.4 数值仿真
7.5 田纳西-伊斯曼过程实验仿真
7.5.1 故障检测
7.5.2 故障诊断
7.6 小结
参考文献
第8章 基于局部信息增量的独立成分分析故障检测技术
8.1 引言
8.2 基于移动窗口协方差矩阵的新息矩阵故障检测方法
8.3 IM-ICA模型及其故障检测技术
8.3.1 IM-ICA模型
8.3.2 IM-ICA算法的故障检测指标
8.3.3 IM-ICA故障检测技术
8.4 TE过程的案例研究
8.4.1 参数初始化
8.4.2 平均误报率和故障检测率的对比
8.4.3 3种算法故障检测结果的展示
8.4.4 结论性总结
8.5 小结
参考文献
第9章 基于KDICA的约简故障子空间提取及其故障诊断应用
9.1 引言
9.2 基于KDICA的故障重构技术
9.2.1 KDICA模型的建立
9.2.2 KDICA的故障检测指标及其化简
9.2.3 KDICA的故障可检测性
9.2.4 核动态独立元子空间的故障重构
9.2.5 剩余子空间的故障重构
9.3 故障子空间的提取
9.3.1 整体故障子空间的提取
9.3.2 约简故障子空间的提取
9.4 基于剩余约简故障子空间的故障诊断技术
9.5 TE过程的案例研究
9.5.1 实验数据初始化
9.5.2 约简故障子空间提取实验
9.5.3 故障诊断实验
9.6 小结
参考文献
第10章 基于协整分析与改进潜结构投影的质量相关故障检测技术
10.1 引言
10.2 协整分析技术
10.3 基于CA-MPLS模型的质量相关故障检测技术
10.3.1 CA-MPLS算法的空间分解原理及建模过程
10.3.2 基于CA-MPLS模型在线检测技术
10.3.3 基于CA-MPLS的故障检测流程
10.4 田纳西-伊斯曼过程仿真实验