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针对传统的PCA建模要求数据噪声服从正态分布，然而在实际的工业过程中建模数据经常含有离群点问题，提出了一种基于鲁棒主元分析的故障检测方法．该方法使用加权方差-协方差矩阵来代替传统PCA的协方差矩阵建立鲁棒PCA模型，计算此模型的SPE(Q)和T2统计量并监控这2个统计量是否超过了各自的控制限来检测是否存在故障．用Matlab进行了与传统PCA的对比仿真，结果表明，当离群点存在时传统的PCA方法很难检测出故障，而鲁棒PCA可以消除离群点的影响准确地检测出故障．鲁棒PCA比传统PCA方法分析过程数据更为准确，并能克服大多数鲁棒方法需要进行迭代的问题，能有效地检测过程故障．