《数据驱动的工业过程故障诊断技术:基于主元分析与偏最小二乘的方法》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。
《数据驱动的工业过程故障诊断技术——基于主元分析与偏最小二乘的方法》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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