化工故障检测作为统计过程控制领域中一个重要的研究课题，目前为止己有不少的应用和成果。本文以小波分析理论和PCA理论为基础，将二者有效地结合起来，引入新的多元统计过程检测的工具——多尺度主元分析(MSPCA)。并以田纳西-伊斯特曼过程为背景，为多元统计过程检测提供了理论依据和经验。 小波去噪技术研究。在深入学习小波分析基本理论知识的基础上，借助Matlab语言完成了小波分析的基本算法，包括离散小波正变换和反变换；完成Mallat算法，并分别用TE化工过程作为仿真实例。 基于PCA故障检测技术研究。系统地介绍了主元分析方法，基本掌握主元分析应用于多元统计过程监测的原理，并计算主元模型和多变量统计控制图(SPE和T2图)。基于PCA故障检测技术分别用费舍尔和TE化工过程作为仿真实例。 基于MSPCA故障检测技术研究。针对PCA单尺度建模的局限性，将小波分析和主元分析综合起来，提出新的检测工具MSPCA。将MSPCA应用于TE过程，并将检测结果与PCA分析结果做比较。研究表明，与PCA相比，使用MSPCA进行过程故障检测，可以更有效地检测过程的异常状况。 最后，把MSPCA故障检测技术应用在焦化碳一过程的实际项目上。研究表明，与PCA相比，使用MSPCA进行过程检测，可以更有效地检测过程的异常状况。