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提出基于ICA-SVDD的统计过程监控和故障检测方法，避免了传统统计过程监控方法假设数据服从正态分布的不足。针对传统的FastICA算法容易陷入局部极小值的不足，结合微粒群算法提出非高斯投影算法，保证提取的独立成分非高斯性最大化，并给出了非高斯成分数目的选择准则。获得过程非高斯独立成分之后，利用SVDD来描述其分布情况，构造新的统计量确定其统计控制限。通过对数值仿真及工业应用研究表明，该方法能够及时地发现过程中出现的异常情况。