随着人们增长的消费需求，科学技术的快速发展以及能源的日渐消耗，人们的生活方式也发生着改变。功能更加完善的电子、电器产品充斥人们的视线，为现代化的生活提供各项便利。现今电子、电器类产品的多样性为其工作的稳定性、安全性及节电能力等的检测或监测提出挑战。传统的监测方法和机制除成本高昂（包括时间成本和资金成本），效率低下等问题外也不适用于一些新的产品。而新型的非侵入式负荷监测系统可以大大降低监测的成本。本文从电路故障诊断和家用电器用电监测两个方面入手研究非侵入式负荷监测系统的辨识算法。在电路故障诊断方面，本文首先研究FastICA算法的分离效果与源信号之间相关性的定量关系，再针对某种特定的电路提出了基于FastICA算法的非完全型非侵入式电路故障诊断方法，最后通过实验仿真验证了方法的正确性。具体工作如下：①分析研究两个正弦信号之间相关性大小与频率、幅值之间的关系。在Matlab中仿真出相关性近似均匀分布的一系列正弦信号。将这些相关性一定的正弦信号作为源信号进行两两随机线性混合并利用FastICA算法进行盲分离，利用F(WA)参数分析分离效果。将源信号相关性和F(WA)进行线性拟合，确定两者的线性关系。②计算分离信号与每个源信号的相关系数大小，提出满足分离效果要求的分离信号与源信号相关性条件。根据该条件确定满足分离效果的源信号之间相关系数的取值范围。对正弦信号进行3个一组的随机线性混合，利用同样的方法进行分析。可得多个信号混合时分离效果对源信号相关性的要求与两信号混合时是一致的。③提出建立测试电路的方法、步骤和激励电压的调试规则，使输出的电流信号的相关性与第②步中得出的结论相符。提出基于FastICA算法的非完全型非侵入式电路故障诊断算法的流程。利用Matlab仿真某种电路故障信号并带入故障诊断算法进行验证分析。家用电器用电情况在线监测在实现需求侧响应以及对用户的用电管理方面具有重要的意义。在智能电表中加入非侵入式家用电器用电监测模块，为实现以上功能提供有效且全面的数据支持。本文提出基于多特征参数的完全型非侵入式家用电器用电监测算法，根据每一个电器的投切动作时间及其基本的用电参数即可方便地计算各个电器的实际耗电量，具体工作如下：①研究家用电器的稳态及暂态特征，提取出家用电器的多特征参数。以20个家用电器作为参照设备进行实验，采样其投切和稳态运行的电压、电流波形数据。计算其多特征参数，建立特征参数模型库作为本文的电器类型辨识依据。②提出家用电器投切状态的辨识算法和家用电器类型的辨识算法。选取参照电器以外的某种电器进行投切实验，将电压电流波形数据带入辨识程序进行计算分析，结果证明了该辨识算法的正确性。选取两个家用电器做混合启动实验，利用上述方式进行分析。结果证明本文提出的辨识算法可以成功辨识多个设备同时在线运行的情况。