过程安全对于现代化工过程十分重要，一个微小的故障可能导致巨大的经济损失，甚至人员伤亡。过程监测是保障过程安全、提高产品质量的一项有效手段。过程监测方法可以分为三类:基于解析模型的方法，基于知识的方法，基于数据驱动的方法。基于解析模型的方法及基于知识的方法具有一定的局限性。随着集散控制系统(Distributedcontrol system，DCS)的普遍应用，大量的过程数据易于得到。基于数据驱动的方法仅需过程数据，受到了许多学者的关注。　　不同的生产方案、原材料的改变、多样化的市场需求以及外界环境的改变等因素使得现代化工过程往往运行在多个模态下。监测多模态过程的策略主要有两类，即多模型方法与单模型方法。多模型方法需要划分模态，在各个模态中建模，确定最终监测结果。单模型方法有两种思路:建立一个鲁棒性强的全局模型与建立一个包含各个模态信息的混合模型。本文旨在针对化工过程多模态故障监测问题，利用多元统计类分析方法，提取特征，建立监测模型，提高监测模型精度。具体内容包括五个部分:　　(1)多模型方法监测多模态过程第一步需要对多模态数据集划分模态。针对传统的聚类算法中模态个数选择及易于陷入局部最优问题，对于化工过程稳态故障监测，本文提出了一种增广矩阵与局部离群因子(Local outlier factor，LOF)相结合的模态划分方法。通过寻找增广矩阵中“污染的样本”判断模态的切换点，该方法不需提前指定模态个数且不会陷入局部最优。针对动态多模态过程，提出了一种时间窗口与递归局部离群因子相结合的模态划分方法。该方法不仅可以准确划分模态，而且可以了解模态切换的详细情况。　　(2)多模型方法监测多模态过程第二步需要对各个模态分别建立监测模型。针对主元分析(Principal component analysis，PCA)中传统的主元挑选方法会造成信息缺失的问题，提出了两种从变量角度挑选关键主元的方法，即全变量表征(Full variable expression，FVE)及累计变量表达度(Cumulative percent expression，CPE)。基于挑选出的关键主元建立的模型包含所有原始变量信息，故障监测模型更加准确。针对邻域保持嵌入算法(Neighborhood preserving embedding，NPE)中忽视了近邻点之间顺序及距离关系的问题，提出了一种既考虑数据集拓扑结构又考虑近邻点之间距离关系的增强邻域保持嵌入算法(Enhanced neighborhood preserving embedding，ENPE)。对于同等维度的特征空间，ENPE方法建立的监测模型比NPE方法建立的监测模型包含更多有用信息。　　(3)多模型方法监测多模态过程的最后一步需要根据各个模型的监测结果确定最终监测结果。针对这一问题，提出了两种方法，即两步贝叶斯融合策略及局部离群因子选择策略。在两步贝叶斯融合策略中，将在线数据对每个单一模态的距离远近作为权重，距离越远，权重越小。该方法利用了各个模态的监测结果。在局部离群因子选择策略中，将在线数据对各个单一模态数据集的离群程度作为判断标准，离群程度最小的模态被认为是当前数据所属的模态。　　(4)单模型方法监测多模态过程的一种方式是建立一个鲁棒性强的全局模型以描述不同模态。本文提出了两种建立全局模型的方法，即局部标准化邻域保持嵌入方法(Localstandardized neighborhood preserving embedding，LSNPE)以及改进动态邻域保持嵌入方法(Improved dynamic neighborhood preserving embedding，IDNPE)。在LSNPE方法中，基于局部标准化策略提出了一种标准化距离用于邻域的构建，该距离包含各个模态信息，邻域的构建更加准确。在IDNPE方法中，首先考虑了单一模态中数据的时序相关性。然后，提出了一种包含局部标准差信息的距离以解决全局标准化方法z-score不能对多模态数据集标准化完全的问题。该距离考虑了不同模态中同一变量的尺度及同一模态中不同变量的尺度。　　(5)单模型方法监测多模态过程的另一种方式是建立一个包含多个模态信息的混合模型。本文提出了一种建立混合模型的方法，即时空局部保持协调方法(Time-spacelocality preserving coordination，TSLPC)。该方法建立了一个包含多模态数据及模态标签的块矩阵，对每个数据赋予一个模态属性标签。为了对块矩阵提取特征，建立一个保持数据局部结构的目标函数，使高维空间的数据结构在低维特征空间得到保持。此外，TSLPC方法在构建邻域的过程中，不仅利用了空间尺度上的信息而且利用了时间尺度上的信息，建立的模型更加准确。　　本文对以上方法进行了理论分析，并通过数值用例、田纳西伊斯曼(Tennesseeeastman，TE)过程、非等温连续式搅拌釜(Non-isothermal continuous stirred tank reactor,CSTR)过程、CE117过程等的故障监测仿真，将本文方法与文献中前人工作相比较，验证了本文所提出方法的有效性及优势。