摘要：生化工过程中存在大量测量变量。这些变量一般不是相互独立的，而是由少数必要的潜隐变量驱动，这些潜隐变量通过独立成分分析方法（ICA）抽取出来；针对现有的Infomax（信息极大）ICA算法收敛速度慢的问题，引入四阶统计去相关的混合学习规则，结合加权协方差阵的非对角元素最小化，提出了一种改进Infomax算法，将其用于生化工过程故障的提取，并通过在TE（Tennessee Eastman）模型上仿真，结果表明该方法改善了原有算法的收敛性能，盲源分离效果良好。