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该文针对间歇过程数据的高维非线性特征以及传统数据预处理方法的不足，提出了一种基于即时学习的邻域正交保持嵌入（OPE）算法。ONPE算法是一种基于几何思想来描述数据特征的维度约简算法，目的在于保持过程数据的局部特性，适用于非线性系统，能更好地提取数据分布特征和本质信息。另外。针对间歇过程的时变特性和多时段特性，该文将即时学习算法应用其中，通过监控统计量T2SPE检测故障。最后通过对青霉素生产过程进行仿真证明能够取得良好的监控性能和预测性能。