随着工业自动化程度的不断提高,设备呈现智能化,集成化,多元复杂化的变化趋势,利用先进传感器可获取的数据类型和变量越来越多。大量工业数据为基于数据驱动的故障诊断技术提供了丰富可研究的材料基础,有效提取数据特征,充分利用有价值信息是一个重要研究方向。同时技术工人的宝贵知识经验对快速排查故障,诊断故障具有重要的指导意义。如何将传统多元统计方法和知识数据相结合,更好服务工业安全生产,是当今研究人员面临的一个重要机遇和挑战。本文以电熔镁炉丰富的数据材料,提出基于流形的核半监督判别分析故障诊断方法。首先介绍工业生产过程中的故障背景及研究意义,阐述了过程监测和诊断的方法发展和国内外现状。其次介绍了传统故障监测和诊断方法、流形正则化法以及基于已有知识信息特征提取的等方法。同时针对电熔镁炉现有阶段恒电流策略生产过程遇到的高耗能问题,提出了有载调压设计,并通过多目标优化模型进行求解电压,验证该设计的有效性和节能性。针对电熔镁炉故障频发问题,在现有核判别分析方法的基础上进行改进,提出了基于流形的核半监督判别分析故障诊断方法,充分利用未标记样本流形结构信息进行建模,并对电熔镁炉生产过程数据进行了仿真,验证方法有效性。