随着科技水平的不断提高,现代工业生产过程生产规模越来越大、设备结构越来越复杂、自动控制要求越来越严、投资成本也越来越高,一旦这类系统和设备发生故障而不能被及时检测,就可能造成难以估计的损失。因此,研究和开发具有监测、控制和故障诊断等功能的过程监控系统,已成为当代工业发展的迫切需要,不仅具有重要的理论意义,而且具有广泛的应用价值。在故障诊断领域中,基于多元统计分析的故障诊断方法是一个重要研究内容。本文以多元统计分析为理论基础,对基于主元分析的故障诊断方法进行了深入研究和探讨,并将该类方法用于田纳西-伊斯曼过程的故障诊断,取得了很好的故障检测效果。论文主要包括以下几方面的工作：阐述了目前故障诊断领域的各种研究方法,特别对基于多元统计分析的故障诊断方法的发展和现状进行了综述；介绍了基于多元统计的故障诊断方法常用的统计量和统计控制图,分析了基于主元分析的多变量系统故障检测与诊断的基本思想,指出了主元分析法在非线性系统故障诊断上存在的不足；为了对非线性系统的故障进行诊断,引入了核函数概念,介绍了核主元分析法,并针对核主元分析法的不足进行了改进,研究了基于特征矢量提取的核主元分析法。开发了基于田纳西-伊斯曼过程的过程监控系统,取得了很好的监控效果,并成功将算法的研究结果应用到监控系统的在线故障检测模块中,从而证明了算法有效性和实用性。