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传统主元分析(principal component analysis, PCA)算法在实施投影变换挖掘潜在特征成分时,不同投影变换方向对原始数据不同测量变量赋予了不同的权重值。而从故障检测的角度出发,各个测量变量的重要性程度是等同的。因此,传统PCA方法的过程监测性能还有待商榷。为克服这一缺陷,借鉴基于机理模型故障检测方法生成误差的思路,提出一种基于缺失变量估计误差的工业过程监测方法。首先,通过逐一假设每个测量变量缺失后,利用PCA模型中处理缺失变量的迭代算法(iterativealgorithm