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针对过程中难以检测到的微小、缓变故障的检测问题，以及过程中普遍存在的非高斯信息，提出一种新的多变量统计过程监测方法．把传统的单变量累计和控制冈（CUSUM）扩展为多变量的形式，并与独立成分分析（ICA）和传统的主元分析（PCA）方法相结合，构成新的MCUSUM—ICAPCA方法，采用ICA—PCA两步信息提取策略，完整地提取出过程的非高斯和高斯信息，重新构造统计量并建立其对应的统计限．通过对Tennessee Eastman（TE）过程的仿真研究，验证了该方法的可行性和有效性，改善了该过程微小故障的检测效