故障监测是保证生产安全、稳定运行的一个非常重要的措施。当生产指标或工况等发生变化而产生过渡模态时,由于其数据波动大、稳定性差、易发生故障等特点,已成为工业过程故障监测的难点。本文针对过渡模态的监测问题,采用加权平均和局部线性化两种处理思想为过渡模态建立监测模型,并实施过渡模态的故障监测。主要研究的内容为:(1)针对过渡模态难以准确划分的问题,通过对聚类方法中k-均值聚类和EM聚类两种方法的研究,根据过渡模态和稳定模态的数值关系,在两种聚类方法的基础上,分别实现了对过渡模态起止点判别和数据的划分。(2)研究了核方法中的核加权平均函数(Weighted Average Function,WAF)的特点,结合过渡模态与相邻稳定模态间的内在联系,以主元分析(Principle Component Analysis,PCA)的基本理论为基础,构造了过渡模态的加权监测模型,并做了仿真分析与验证。(3)研究了局部线性化(Local Linearization,LL)的基本策略,结合过渡模态复杂多变的特点,以过渡模态的几何特征为基础,建立了基于局部线性化的过渡模态监测模型,并通过TE过程仿真验证了方法的可行性。(4)以磨矿分级过程为背景,取旋流器的相关变量为监测对象,在获取现场数据的基础上,对WAF-PCA监测方法和局部线性化监测方法的实用性进行了验证分析。