随着现代工业过程系统大型化和复杂化的迅速发展，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。因此，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经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。故障诊断技术通过监督生产过程的运行状态，不断检测过程的变化和故障信息，并在故障发生后，迅速定位故障源，隔离并消除故障，以防止灾难性事故的发生，同时减少产生质量的波动，提高产品的竞争力。 基于多元统计方法的故障诊断方法是故障诊断领域的一个重要研究分支。本文以多元统计理论为基础，以实际工程应用为最终目标，在广泛查阅相关文献、了解相关研究进展的基础上，系统和深入地研究了这一方法的若干重要方面。全文由以下五章组成： 第一章为绪论，阐述了故障诊断法研究内容，各种方法的分类及发展趋势，特别是对基于多元统计理论的故障诊断方法的发展和现状进行了完整的综述。 第二章介绍了统计方法故障诊断的基础：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，多块部分最小二乘等。 第三章提出一种改进主元分析法，在线检测当前时间窗口内过程数据的主元子空间，并与稳态无故障数据的主元子空间相比较，以判断是否发生了故障。仿真中，将改进主元法与常规主元法同时应用于田纳西过程，结果表明：对于对过程影响较小的故障，改进主元法有更好的检测能力。 第四章探讨了多元统计法在故障分离中的应用：首先以田纳西过程为实例检验分块主元法的故障分离能力，然后把统计法故障诊断与符号有向图法结合，并把这一方法应用到一个连续搅拌的化学反应釜中。 第五章总结全文并讨论了需进一步研究的问题。