声明
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究概况
1.3 论文的主要研究内容
2 基础理论知识
2.1 主元分析法及其应用
2.2 传统故障诊断方法
2.2.1 基于贡献图的故障诊断技术
2.2.2 基于重构贡献的故障诊断技术
2.3 贝叶斯决策理论
2.4 本章小结
3 基于改进FISHER判别分析的故障诊断
3.1 Fisher判别分析的改进策略
3.2 基于改进方案的特征属性提取
3.3 传统RBC的改进策略及诊断标准
3.4 诊断算法流程图
3.5 数值仿真
3.5.1 单故障的数值仿真
3.5.2 低维空间下的多故障仿真
3.5.3 高维空间下的多故障仿真
3.6 田纳西伊斯曼过程性能监控
3.7 青霉素发酵过程性能监控
3.8 CSTR过程的性能监控
3.9 本章小结
4 基于贝叶斯与多维重构贡献的故障诊断
4.1 参数估计与非参数估计
4.2 特征属性及其类条件概率密度函数
4.3 贝叶斯理论与多维重构贡献的融合
4.4 诊断算法流程图
4.5 数值仿真
4.5.1 大幅度故障仿真
4.5.2 微小故障仿真
4.6 田纳西伊斯曼过程性能监控
4.6.1 故障模式1的结果分析
4.6.2 故障模式2的结果分析
4.6.3 其他故障模式分析
4.7 CSTR过程的性能监控
4.8 本文方法的对比分析
4.9 本章小结
5 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 课题展望
致谢
参考文献
附录（攻读学位期间研究成果）
