1.一种基于动态正交成分分析的动态过程监测方法，其特征在于，包括以下步骤：离线建模阶段的实施过程如下所示：步骤(1)采集生产过程正常运行状态下的样本，组成训练数据矩阵X∈Rn×m，其中，n为训练样本数，m为过程测量变量数，R为实数集，Rn×m表示n×m维的实数矩阵；

步骤(2)对矩阵X中各列向量实施标准化处理，得到标准化后的矩阵其中xi∈Rm×1为第i个采样时刻的样本数据，下标号i＝1，2，…，n，上标号T表示矩阵或向量的转置；

步骤(3)将样本数据x1，x2，…，xn-1按照如下所示公式组成数据矩阵Y：步骤(4)计算矩阵C＝MZTZ的所有特征值λ1，λ2，…，λm及其对应的特征向量w1，w2，…，wm，其中，Z＝[x3，x4，…，xn]T，M＝I-ZTY(YTZZTY)-1YTZ，特征值是按照数值大小降序排列，即λ1≥λ2≥…≥λm，特征向量的长度都等于1；

步骤(5)保留的动态正交成分的个数k为满足如下所示条件的最小值：步骤(6)将特征向量w1，w2，…，wk组成矩阵W＝[w1，w2，…，wk]，并根据公式S＝ZW计算动态正交成分S∈R(n-2)×k；

步骤(7)利用最小二乘算法求解S与Z之间的回归系数矩阵B＝(STS)-1STZ；

步骤(8)根据公式 与 分别计算监测统计量D与Q的控制上限Dlim与Qlim，并保留参数集Θ＝{W，B，Dlim，Qlim}以备在线监测时调用，其中 表示自由度为k的卡方分布在置信度α＝99％下的取值， 表示自由度为m的卡方分布在置信度α＝99％下的取值；

在线过程监测阶段的实施过程如下所示：步骤(9)收集新采样时刻的数据样本xt∈Rm×1，对xt实施与步骤(2)同样的标准化处理得到

步骤(10)根据公式st＝Wxt计算动态正交成分st，并根据公式et＝xt-BTst计算模型残差et；

步骤(11)按照如下所示公式计算监测统计量D与Q的具体数值：D＝stTΛst  (3)

Q＝etTet  (4)

上式中，矩阵Λ＝STS/(n-3)；

步骤(12)判断是否满足条件D≤Dlim且Q≤Qlim； 若是，则当前样本为正常工况采样；若否，则当前采样数据来自故障工况。