在日常的生产和生活中非线性现象随处可见,对非线性过程检测方法的研究具有重要的意义。尤其是随着现代技术的发展,生产过程正在向着集成化、智能化和复杂化的方向推进,对生产过程的可靠性提出了更高的要求,因而对生产过程的检测方法的研究显得愈发重要。计算机存储和传感器技术的发展使得过程数据很容易被采集和存储起来,如何有效的从数据中挖掘出隐含的过程运行信息,不仅可以满足对非线性过程性能监测而且甚至可以对过程状态进行预测。因此,基于数据驱动的非线性过程检测方法的研究也成为目前研究的热点之一。本文利用递归模式的方法对非线性过程检测进行研究,为各个领域的过程检测提供了新思路。本文首先介绍了国内外非线性过程检测方法研究的现状,基于数据驱动的方法无疑已成为主流,重点介绍了递归图和递归定量分析在不同领域的应用。其次,对递归图及递归定量分析基本理论和结构意义进行了分析。并且运用该方法对一些不同类型的典型信号进行了仿真分析和验证。结果表明原始信号的特征可以在递归图上反应出来。接着,研究了延迟时间、嵌入维数和阈值这三个构建递归图的重要参数,然后嵌入维数d由虚假最近邻点法确定,用互信息法确定时间延迟参数τ,并选取序列标准差的倍数作为递归图的阈值。最后,本文把基于递归模式的非线性过程检测方法应用到具体的实例上。通过采集人体的脉搏波信号,对静息和运动两种不同状态下脉搏波信号进行了递归图的绘制和递归定量分析。结果表明,运用该方法可以利用脉搏波信号对人体的不同状态进行识别。