吴斌、于春梅和李强撰写的《过程工业故障诊断》一书。

简介：
本书深入探讨了过程工业中变量复杂且相互关联的特性，重点阐述多元统计学方法在过程工业故障诊断领域的应用。书中对主元分析法、Fisher判据分析、部分最小二乘法以及独立元分析等多种分析技术的差异与关联性进行了详尽的论述。此外，鉴于一般多元统计方法在处理非线性问题时存在局限性，本书对其进行了核化处理，从而揭示了多种核化多元统计方法的核心关系和内在机制。同时，书中还提出了故障特征的选择策略以及针对小样本问题的有效解决方案，并提供了不同方法的模式稳定性对比分析，旨在为算法参数的选择提供可靠的依据。最后，本书进一步介绍了基于解析模型和基于信号处理的方法在故障诊断中的实际应用。本书内容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的研究生课程使用，亦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。