本书针对过程工业变量多、藕合强的特点,侧重介绍多元统计类方法在过程工业故障诊断中的应用,详细介绍主元分析法、Fisher判据分析、部分最小二乘法、独立元分析等分析方法之间的区别和联系;针对一般多元统计方法难以解决非线性间题的缺点,对其进行核化处理,揭示几种核化多元统计方法之间的关系和本质;提出故障特征的选择以及小样本问题的解决方法,并给出不同方法的模式稳定性比较,为选择算法参数提供参考依据;最后介绍基于解析模型和基于信号处理的方法在故障诊断中的应用。
本书可作为过程工业及其自动化、控制理论与控制工程等相关专业研究生课程的参考书,也可供从事过程工业故障检测与诊断的研究人员和工程技术人员参考。
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