铝电解工业属于复杂的流程工业,其生产过程存在高度的非线性、大滞后、干扰大、慢时变等诸多不利因素。铝电解故障的发生会对整个电解系列和各项生产技术指标产生较大的影响,进而导致铝的产量和质量降低,同时导致能耗的增加,造成巨大的经济损失和环境污染。因此,在铝电解生产过程中对故障进行有效地预报、诊断,可以提高生产效率、降低铝的生产成本、节约电能和保护环境。本文以广西某铝厂实际生产为背景,进行了基于铝电解知识的过程状态故障诊断方法研究,并取得了一定的科研成果。本文主要内容归纳如下:（1）通过对本课题的调研与研究,制定了研究铝电解过程状态故障的方法,即利用基于铝电解过程知识结合数据驱动的方法用于解决铝电解故障诊断问题。并对现场采集到的数据进行异常值剔除、相关性分析、归一化等处理,从而消除不同量纲而导致后续计算麻烦等问题。（2）当电解槽发生故障发时,槽内参数会发生特征性变化。根据这一理论对电解槽进行了关联参数分析,并将电流效率和电解温度作为评估槽况优劣的性能指标。同时采用改进的孪生支持向量机建立了电解槽评判模型。利用实际生产数据进行实验验证,仿真结果表明:本文所建立的软测量模型具有较高的分类性能,可以较好地对槽况进行分类,从而提高后续故障诊断的效率。（3）由于铝电解生产过程中的故障数据具有“小样本、贫信息”的特点,为了解决这一问题,本节提出了基于生成对抗网络扩充铝电解过程故障数据的方法,旨在提高铝电解过程故障数据的数量和样本的多样性,为后续的实验奠定数据基础。（4）基于以上研究,利用主元分析法对铝电解生产过程中的过程数据进行监测,判断是否有发生故障的趋势;当判断故障发生时,结合专家知识经验,将异常变化的参数数据代入贝叶斯网络中进行再更新,从而确定故障的产生原因和传播途径。