现代工业过程自动化控制正朝着大型化、复杂化的方向发展，生产系统和设备一旦发生故障，不仅排除的时间增长，而且将造成巨大的经济损失，甚至造成人员伤亡和环境污染。人们迫切需要提高系统的可靠性和安全性，以避免事故发生甚至系统崩溃造成的巨大经济损失。研究和开发具有集控制、监视和诊断功能于一身的过程监控系统已成为工厂综合自动化发展的迫切需要，具有重要的理论意义和广泛的应用价值。 基于多元统计过程控制的故障诊断方法是故障诊断领域的一个重要研究分支，本论文以多元统计理论为基础，研究了故障诊断技术的若干重要方面，提出了一种从统计学角度分析故障源的新方法。本论文的主要研究工作包括以下几个方面的内容： 1．对目前故障诊断的研究内容、各种方法的分类作了概述。指出了基于多元统计过程控制的故障诊断方法具有不需要精确建模、受工业变量间强耦合关系影响小等优点，并概述了其现状及发展趋势。介绍了统计故障诊断的基本数学工具：主元分析法和部分最小二乘法，以及它们的一些扩展：多向主元法、主元回归及多块部分最小二乘法等方法。 2．介绍了多元统计过程控制在故障诊断中常用的统计量及统计控制图，分析了基于主元分析的多变量控制系统故障监测与诊断的设计思想，并将其应用于PTA氧化过程仿真监控。指出了多元统计过程控制在故障识别上能力的不足。 3．为了提高多元统计过程控制的故障识别能力，提出了一种基于多元统计过程控制的识别故障源的新方法。通过求出故障采样点上各工业变量导致采样点异常的概率，并结合工业过程的特点，可以有效地找出故障源。 最后在总结全文的基础上讨论了相关研究的发展前景。