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摘要:本发明公开了一种基于局部邻域标准化和贝叶斯推断的ICA-PCA多工况故障诊断方法,该方法首先对工业过程的各个正常工况进行独立采样获得训练数据集,通过对训练集局部邻域标准化,获得服从单一分布的数据集,然后利用ICA-PCA方法分别对该数据集的高斯特性和非高斯特性进行分析处理,获得全局模型。在线监控阶段对工业过程数据进行独立重复采样,经过局部邻域标准化处理后应用所述模型分析处理获得多个统计量,再根据贝叶斯推断将多个统计量组合成一个统计量,通过比较控制限,获得故障诊断结果。相比与传统故障诊断方法,本发明可以简化处理过程,提高诊断效果,改善过程监测性能,同时方便工作人员监测观察,有利于杜绝安全隐患,保障工业过程的正常运行。