5.3.3　算法验证及讨论　/ 107

参考文献　/ 113

第6章　基于线性评估与线性变量组划分的过程分层建模与在线监测　/ 116

6.1　概述　/ 117

6.2　基于PCA和KPCA的过程监测　/ 119

6.3　变量相关性评估　/ 120

6.3.1　*大相关性潜变量（Maximum- Correlation Latent Variable,MCLV） 　/ 120

6.3.2　基于弹性网和重采样的变量相关性评估　/ 121

6.4　基于变量相关性评估的线性变量组划分　/ 123

6.5　分层建模与在线监测　/ 126

6.5.1　基于PCA-KPCA的分层建模　/ 127

6.5.2　分层在线监测　/ 128

6.6　卷烟制丝过程中的应用研究　/ 129

6.6.1　过程描述　/ 129

6.6.2　算法验证及讨论　/ 130

参考文献　/ 134

第7章　基于蒙特卡罗和嵌套迭代费舍尔判别分析的工业过程故障诊断方法　/ 137

7.1　概述　/ 138

7.2　嵌套迭代费舍尔判别分析方法　/ 140

7.3　基于嵌套迭代费舍尔判别分析的故障变量隔离与故障诊断　/ 144

7.3.1　基于蒙特卡罗和嵌套迭代费舍尔判别分析的故障变量选择　/ 144

7.3.2　双重故障诊断模型　/ 149

7.3.3　在线概率故障诊断　/ 151

7.4　卷烟生产过程中的应用研究　/ 153

参考文献　/ 162

第8章　基于协整分析的非平稳过程在线故障诊断　/ 165

8.1　概述　/ 166

8.2　协整分析　/ 168

8.3　基于协整分析的非平稳工业过程在线故障诊断方法　/ 170

8.3.1　非平稳变量识别　/ 171

8.3.2　基于协整分析的故障检测　/ 171

8.3.3　基于协整分析的稀疏重构方法　/ 172

8.4　火力发电过程中的应用研究　/ 175

参考文献　/ 182

第9章　基于关键退化变量分析与方向提取的在线故障预测　/ 186

9.1　概述　/ 187

9.2　方法　/ 189

9.2.1　面向故障退化的费舍尔判别分析方法　/ 189

9.2.2　稳定性因子的定义　/ 192

9.2.3　非平稳变量识别　/ 193

9.2.4　基于非平稳变量的故障建模　/ 195

9.3　案例研究　/ 197

9.3.1　数值仿真　/ 198

9.3.2　卷烟制丝过程　/ 200

9.3.3　田纳西-伊斯曼过程　/ 204

参考文献　/ 206

索引　/ 209

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