间歇过程是过程工业的重要组成部分，在众多领域得到了广泛的应用。为保证间歇过程生产安全和产物质量，对其过程进行有效的实时监测显得尤为重要。间歇过程各个正常批次工况中数据间的作用关系是相对稳定的，当异常发生时，这种关系也会实时发生改变，甚至影响到工况的稳定。　　针对传统统计分析方法忽略变量间作用关系的缺点，本文将信息论中的信息传递思想引入到间歇过程的监测过程中，利用传递熵表达变量间的信息传递关系，及其输入数据不需要服从高斯分布假设条件，研究基于传递熵的多向主元分析(MPCA)间歇过程监测方法。本文所做的研究内容如下:①在传递熵理论基础上，结合变量间的传递熵和滑动窗等步长的移动，给出了传递熵向量描述变量间的信息传递关系的方法;②在偏差修正和动态相关性消除等数据处理的基础上，使用非参数核密度估计实现传递熵值的计算;③将信息传递关系的表达方法与统计分析方法相结合，研究了基于传递熵的MPCA间歇过程监测方法，并应用于青霉素发酵仿真过程监测。