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針對工業過程的動態和多模態特性，提出一種基于局部近鄰標準化（ LNS）和動態主元分析（DPCA）相結合的故障檢測方法（ LNS-DPCA）。首先，在訓練數據集中尋找樣本的K近鄰集；然后，應用K近鄰集的均值與標準差對當前樣本進行標準化處理；最后，在新的數據集中應用DPCA方法確定T2和SPE控制限進行故障檢測。LNS方法能夠消除過程的多模態特征，使得標準化后數據近似服從多元高斯分布，且保持過程離群點偏離正常樣本軌跡；而結合DPCA方法則能夠提高對具有動態特性過程的監視性能。利用數值例子和青霉素發酵過程進行仿真，并將測試結果與主元分析法（ PCA）、DPCA、K近鄰故障檢測（FD-KNN）等方法進行對比分析，驗證了LNS-DPCA方法的有效性。
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