本书利用过程历史数据并考虑过程的非线性行为，研究复杂工业系统的故障诊断技术。假设非线性系统在工作点周围是线性的，即对应于每个工作模式的分段线性系统。基于此，本书提出不同的故障诊断与检测方法并给出分析实例。本书的重点是数据驱动的故障诊断系统设计，该方法广泛应用于以过程监控和诊断为目的的过程工业中。 本书可作为高等院校过程系统故障诊断、自动控制等相关专业的教材，也可作为从事相关研究的科研人员、工程技术人员的参考书。

第1章 介绍
1.1 故障诊断问题
1.2 故障诊断方法的分类
1.3 动机和目标
1.4 大纲
第2章 故障诊断技术综述
2.1 技术工艺流程的表示形式
2.2 基于模型的故障诊断技术
2.3 统计过程监控
2.4 基于子空间的FDD系统设计
2.5 结束语
第3章 非线性多模系统的故障检测
3.1 准备工作和问题制订
3.2 改进的PLS方法
3.3 多模过程监控
3.4 示例
3.5 结束语
第4章 非线性多模动态系统的故障检测
4.1 混合系统识别
4.2 准备工作和问题制订
4.3 多模系统基于PS的残差发生器的识别
4.4 故障检测方案
4.5 示例
4.6 结束语
第5章 非线性多模过程的故障诊断
5.1 准备工作
5.2 多模过程的概率故障诊断
5.3 示例
5.4 结束语
第6章 故障处理的贝叶斯方法
6.1 准备工作和问题制订
6.2 故障概率估计
6.3 决策支持系统
6.4 概率决策支持系统
6.5 示例
6.6 结束语
第7章 应用和基准研究
7.1 实验室CSTH设置
7.2 CSTH试验台多模式故障诊断
7.3 纸和纸板机
7.4 静态FD法在干燥部分的应用
7.5 动态有限差分法在干燥部分的应用
7.6 结束语
第8章 总结
附录
附录A 最大期望算法
附录B CSTH Simulink基准
参考文献