故障诊断技术可以及时识别和定位出工业过程中的故障,提高工业生产的安全性与可靠性。现代工业过程自动化与智能化程度的日渐提高,产生并存储了大量的过程数据,而这些数据包含了许多有用的过程信息,因此数据驱动的故障诊断方法受到了广泛的关注。本文以变量选择技术为基础,针对实际工业过程中故障方向未知、数据具有随机性和不确定性等问题,进行了相应的研究。具体工作和创新如下:(1)将难以求解的故障重构问题转化为易于求解的变量选择问题,可以在故障方向未知的情况下,同时计算出故障的大小和方向。(2)实际工业数据通常具有随机性和不确定性,为了提高故障诊断的鲁棒性,本文通过构造预测矩阵,将故障诊断问题转化为参数回归问题,并结合贝叶斯理论与变量选择算法,计算出所有变量发生故障的概率,然后利用故障概率找出过程中最有可能的故障变量。最后,实验研究表明了本文所提工业过程故障诊断方法的有效性。本文方法不仅可以准确地识别造成故障发生的变量,找出故障发生的根本原因,还可以给出变量发生故障的概率,为接下来的过程恢复提供更多的有用信息。