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針對傳統的數據驅動方法偏最小二乘法（ PLS）中存在的多模態數據故障檢測效果不佳的問題，提出了一種新的故障檢測方法——基于局部近鄰標準化（ LNS）的PLS（ LNS-PLS）。首先，利用LNS方法對原始數據進行高斯化處理，在此基礎上建立PLS的監控模型，確定T2和平方預測誤差（SPE）的控制限；其次，對測試數據同樣進行LNS標準化處理，再計算出測試數據的PLS監控指標來進行過程監視及故障檢測，解決了PLS中無法處理多模態的問題。將所提方法應用于數值例子和青霉素生產過程，并將其測試結果與主成分分析（ PCA）、K最近鄰（KNN）、PLS等方法進行對比分析。實驗結果表明，所提方法的故障檢測效果優于PLS、KNN、PCA，該方法在分類及多模態過程故障檢測方面有較高的準確性。
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