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为了提高不等长间歇过程弱故障检测性能，同时降低算法的计算复杂度，提出了基于重要点多模型（IP-MDKPCA）的不等长间歇过程监测方法。该方法结合核主元分析（KPCA）和时间序列模型捕捉过程动态性和非线性，分阶段单批次建模并聚类，构建多模型监测过程中的弱故障。采用重要点提取方法，不仅解决了批次数据不等长问题还大大减少了计算复杂度。将提出的方法应用于青霉素发酵过程的监控中，验证了提出方法的有效性。