随着现代工业及科学技术的迅速发展，自动化生产系统规模越来越大，各部件紧密联系，互相耦合。因此当某一部件发生故障时，系统的其他部分也会受到影响，其测量参数也会发生变化，这就使得设备维护人员很难正确的发现故障结点。连铸生产系统就具有这样的特点。 为了及时的发现故障，准确的判断故障结点，保证生产过程安全，以及满足产品质量的要求，这就使得生产过程故障诊断系统显得尤为重要。 本文结合生产实际，以福建三明钢铁厂一号连铸机生产过程为研究对象，根据现场提供的生产过程数据进行计算仿真，建立连铸生产系统的故障诊断模型，对模型的正确性进行理论研究。 第一，对主元分析理论进行叙述，以连铸生产过程数据为基础进行建模、分析，建立使用主元分析方法的故障诊断模型，同时利用贡献图的方法对故障数据进行诊断，找出发生故障的结点。 第二，针对上述方法存在的较为严重的漏报和误报现象，提出一种改进方案，即多状态下建模的主元分析方法，对系统进行改进。 第三，上述改进方法主要是针对系统建模数据而提出的，考虑到连铸生产系统的动态特性，引入动态主元分析(DPCA)的方法进行建模，其结果较常规主元分析方法而言，较少了漏报和误报现象。 第四，将多状态的方式与动态主元分析方法结合，提出多状态下的动态主元分析方法，并将结果与常规动态主元分析方法进行比较，得出结论。 仿真结果表明，采用上述方法建立的连铸生产过程故障诊断系统，能够比较及时的发现生产过程中的故障，准确的判别故障位置，可以应用到生产实践当中去。