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针对间歇生产过程非线性、动态性、多阶段、采样不同步等特点，提出一种基于统计模量分析的故障检测方法。间歇过程统计模量反映原始数据特征，可以有效提取过程的非线性特征，保证了统计模量近似服从高斯分布，并使采样数据在不丢失信息的前提下同步化处理。在统计模量训练集中应用主元分析（PCA）方法进行故障检测，可以满足严和SPE控制限确定的假设要求，使故障检测的准确性与可靠性得到提高。通过在盘尼西林发酵间歇过程中的应用和与多向主元分析（MPCA）、核主元分析（KPCA）等方法对比，验证了此方法的有效性。