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引言随着各种传感器和计算机技术的发展，现代工业过程中收集了大量过程变量的在线和离线数据，如何从这些数据中提取出反应过程运行状况的有用信息是工业界和学术界的一个研究热点。基于此，各种基于数据驱动的监控方法应运而生。这类方法将高维的过程数据压缩到低维，并将获得的过程有用信息以一些统计数字量提供给现场监控人员，从而大大改善了过程的监控系统。主元分析（PCA）是一种最常用的数据驱动监控方法，其在保证数据信息丢失最小的情况下将高维空间的数据投影到低维主元空间，并通过对主元空间和噪声空间中统计量的分析，实现对过程的监