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| 編輯推薦： |
1. 本书介绍了实现智能工厂的关键性问题
2. 作者在本领域有多项研究成果
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| 內容簡介： |
本书围绕工业过程运行状态智能监控的若干核心问题展开论述。第1章介绍了工业过程运行状态监控的重要性与前人工作。第2章综述了工业过程运行状态监控的理论基础, 重点阐述以主元分析、偏*小二乘、费舍尔判别分析等为核心的多元统计分析方法。第3～5章主要介绍了针对工业过程正常运行状态优劣的区分与分析, 具体包括基于综合经济指标的运行状态评价方法、分析状态间的优性相关信息的评价方法以及针对非高斯多模态过程的运行状态评价。第6～9章主要介绍了异常检测与诊断方法, 书中主要基于多元统计分析方法对这些问题进行了研究。
本书可供从事自动化过程监控研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员阅读, 也可作为自动控制或信息科学等相关专业研究生的教学参考书。
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| 目錄：
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第1章 绪论 1
1.1 概述 2
1.2 工业过程运行状态监控的研究现状 4
1.2.1 状态评价和非优原因追溯的研究现状 4
1.2.2 状态监测与故障诊断的研究现状 8
参考文献 12
第2章 过程监控的基础理论与方法 21
2.1 概述 22
2.2 多变量统计过程监控 23
2.2.1 数据的标准化处理 24
2.2.2 主成分分析 25
2.2.3 偏最小二乘 27
2.2.4 全潜结构投影模型 28
2.2.5 高斯混合模型 29
2.2.6 费舍尔判别分析方法 31
2.2.7 基于PCA的多变量统计过程监测 32
2.2.8 基于变量贡献图的故障诊断 34
2.2.9 基于重构的故障诊断方法 35
2.2.10 PCA和PLS的衍生方法及其应用 37
参考文献 38
第3章 基于综合经济指标相关信息的连续过程运行状态在线评价
45
3.1 概述 46
3.2 基于T-PLS的评价建模和过程运行状态在线评价 47
3.2.1 基本思想 47
3.2.2 基于T-PLS的评价建模 48
3.2.3 基于T-PLS的过程运行状态在线评价 50
3.2.4 基于变量贡献率的非优原因追溯 51
3.3 氰化浸出工序中的应用研究 54
3.3.1 过程描述 54
3.3.2 实验设计和建模数据 56
3.3.3 算法验证及讨论 57
参考文献 59
第4章 基于优性相关信息的连续过程运行状态在线评价 62
4.1 概述 63
4.2 基于优性相关信息的评价建模和过程运行状态在线评价
64
4.2.1 基本思想 64
4.2.2 ORI的提取及评价建模 65
4.2.3 基于优性相关信息的过程运行状态在线评价
70
4.2.4 基于变量贡献率的非优原因追溯 71
4.3 氰化浸出工序中的应用研究 71
4.3.1 实验设计和建模数据 71
4.3.2 算法验证及讨论 72
附录 组间共性分析算法 79
参考文献 82
第5章 非高斯多模态过程运行状态在线评价 84
5.1 概述 85
5.2 基于高斯混合模型的非高斯多模态过程评价建模及运行状态在线评价 86
5.2.1 基本思想 86
5.2.2 基于GMM-GPR的稳定模态评价建模 88
5.2.3 基于GMM的过渡模态评价建模 90
5.2.4 在线模态识别 91
5.2.5 非高斯多模态过程运行状态在线评价 94
5.2.6 基于变量贡献率的非高斯多模态过程非优原因追溯 95
5.3 田纳西-伊斯曼过程中的仿真研究 101
5.3.1 过程描述 101
5.3.2 实验设计和建模数据 102
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 最大相关性潜变量（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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| 內容試閱：
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随着工业生产技术的不断发展，对产品质量、规格等要求的不断提高，现代工业生产过程无论是在生产工艺、生产流程，还是在生产技术等方面，都日趋复杂化、自动化。工业过程运行监控方法是当前智能工厂研究领域的前沿和热点，其涵盖了运行状态评价、异常检测与诊断等几个方面的内容。
鉴于工业生产过程本身反应的复杂性、产品生命周期的有限性以及成本投入的经济效益，过程工程师难以在很短的产品研发周期内，依靠有限的资金投入，建立精确可靠的机理模型或基于知识推理的专家模型。因此，基于机理模型或知识模型的状态监控方法难以在工业生产中广泛地推广应用。另一方面，随着电子技术和计算机应用技术的飞速发展，现代工业过程大都具有完备甚至冗余的传感测量装置，可以在线获得大量的过程数据，譬如压力、温度、流量等测量值。显然，这些过程数据中蕴含了有关过程生产状况的丰富信息。基于实际限制、成本优化、技术商机等因素的考量，如何利用这些海量数据来满足日益提高的系统可靠性要求已成为亟待解决的问题，其中基于数据驱动的多元统计分析与过程监控技术是一个重要的方面。
如何从浩瀚的数据海洋中提取出高质量信息并加以充分分析利用进而指导生产，吸引了科研人员的注意与兴趣。以主元分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）等为核心的多元统计分析技术，因其只需要正常工况下的过程数据来建立模型，同时它们在处理高维、高度耦合数据时具有独特的优势，越来越受到研究人员和现场工程师的青睐。一系列完善可行的过程建模、监测和诊断算法必将推动整个工业过程的长足进步和繁荣发展，为社会提供高质量产品的同时，还可排除安全隐患、保障生命和财产安全、节约资源、保护环境，提供这些更加重要的无形的社会财富。
本书作者长期从事面向工业过程状态监控的理论方法的研究工作，陆续提出并发展了一系列状态评价、异常检测与诊断策略，有力促进了该领域的进一步发展。近年来，本书作者针对工业过程运行状态的在线监控，不仅仅简单区分工业过程运行状况的正常与异常，更针对正常工况，精细表征其正常运行状态的优劣等级；此外，作者深入分析了工业过程的潜在过程相关特性，揭示变量间线性与非线性混合的内在关系以及对异常检测的影响；对于故障工况，揭示了故障工况的非平稳特性、故障影响的传递性以及缓变性等。本书将从分析工业过程的具体特性出发，基于多元统计分析技术，介绍基本的过程监控技术以及作者在这些领域的最新研究成果。
本书内容围绕工业过程智能监控的若干核心问题展开论述。第1章首先介绍了工业过程运行状态评价、异常检测与诊断的重要性与前人工作。第2章综述了工业过程运行状态监控的理论基础，重点阐述以主元分析、偏最小二乘、费舍尔判别分析等为核心的多元统计分析方法。第3～5章主要介绍了针对工业过程正常运行状态优劣的进一步分析，即状态评价方法，具体包括基于综合经济指标的运行状态评价方法、分析状态间的优性相关信息的评价方法以及针对非高斯多模态过程的运行状态评价。第6～9章主要介绍了异常检测与诊断方法，具体涉及针对具有线性与非线性混合特征的过程进行监测、对非平稳过程特性的分析与故障诊断、对故障变量的隔离与概率诊断策略以及基于关键退化信息提取的在线故障预测等，书中主要基于多元统计分析方法对这些问题进行了研究。这一部分包含了笔者近几年的一系列研究成果，
即对工业过程监控中的实际具体问题的分析与解决办法。
本书涉及的研究成果得到了众多科研机构的支持。其中特别感谢NSFC-浙江两化融合联合基金（No.U1709211）、国家自然科学基金委员会优青项目和重点项目（No.61422306
和No.61433005）。
本书由赵春晖教授和王福利教授共同编写，研究生胡赟昀、孙鹤、秦岩、李文卿、余万科、高洁、王晶、王玥、柴铮、张淑美、赵宏、郑嘉乐、翁冰雅、刘炎等做了文献整理、格式校对等方面的工作，也向他们表示衷心的感谢。
由于理论水平有限，以及所做研究工作的局限性，书中难免存在不妥之处，恳请广大读者批评指正。
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