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针对工业过程的动态和多模态特性，提出一种基于局部近邻标准化（ LNS）和动态主元分析（DPCA）相结合的故障检测方法（ LNS-DPCA）。首先，在训练数据集中寻找样本的K近邻集；然后，应用K近邻集的均值与标准差对当前样本进行标准化处理；最后，在新的数据集中应用DPCA方法确定T2和SPE控制限进行故障检测。LNS方法能够消除过程的多模态特征，使得标准化后数据近似服从多元高斯分布，且保持过程离群点偏离正常样本轨迹；而结合DPCA方法则能够提高对具有动态特性过程的监视性能。利用数值例子和青霉素发酵过程进行仿真，并将测试结果与主元分析法（ PCA）、DPCA、K近邻故障检测（FD-KNN）等方法进行对比分析，验证了LNS-DPCA方法的有效性。
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