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文档摘要

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基于MKICA-PCA的间歇过程故障监测技术分析

在现代化工业生产中，间歇过程（如化工聚合、生物发酵、制药合成等）因具有灵活性高、适用于多品种小批量生产的特点，被广泛应用于高附加值产品制造领域。然而，间歇过程的非稳态性、多阶段特性、强非线性及变量耦合性等固有属性，使其故障监测难度远高于连续过程。一旦发生故障未及时检测，可能导致产品报废、设备损坏甚至安全事故。因此，开发高效的间歇过程故障监测方法成为工业过程控制领域的研究热点，而MKICA-PCA（改进核独立成分分析-主成分分析）融合方法凭借对非线性、非高斯数据的强处理能力，展现出显著优势。

间歇过程故障监测的核心挑战

间歇过程的特殊性决