针对多工况间歇生产过程中过程数据维数高、中心漂移和方差差异明显等特点，提出了基于主元分析和加权K近邻相结合的故障检测方法（PC-WKNN）。首先应用PCA确定训练数据主元模型，简约数据结构；其次在主元空间以训练样本的第k近邻的局部近邻平均距离倒数为权重，构建加权距离D，加权距离D可以有效降低工况中心漂移和方差差异明显的影响；最后，根据t分布确定统计量D的控制限，当测试样本加权距离D大于控制限，则其为故障，否则为正常。PC-WKNN提高了多工况间歇过程故障检测率。通过两个模拟实例及青霉素发酵仿真实验，与PCA、KPCA、FD-KNN、PC-KNN等方法比较，验证了该方法的有效性。