随着各式各样的智能设备的不断涌现,系统的可靠性和安全性已成为保障经济效益和社会效益的一个关键因素。同时各种检测仪器或设备也越来越复杂,传感器作为这些设备或系统的重要信息来源,在整个控制过程或检测系统中有着举足轻重的地位。在高度复杂的智能系统中,快速及时地检测系统中出现的各种故障,以减少系统不必要的损失,并降低设备磨损,已远非操作者人力所能及,这使得自动故障检测与诊断系统应运而生。故障诊断方法是基于多元统计过程控制,为故障诊断领域研究的一个重要分支。近年来,不同形式的主元分析方法,在各领域的故障诊断中得到了深入的研究和广泛的应用,并取得了很好的效果。本文对传统主元分析方法用于故障检测和诊断的理论基础进行了完整介绍；针对传统静态主元分析方法受量纲的影响及选取的主元代表性不强,本文介绍了相对主元分析方法,但由于相对主元分析方法只能够实现故障检测,无法对故障变量进行重构的缺陷,提出了一种基于相对主元分析的数据重构及故障识别方法；传统主元分析法不能用来分析非线性系统,研究了核主元分析方法,针对核主元分析(KPCA)方法只能实现故障检测,但无法实现故障变量识别的问题,结合了一种在核主元分析中的对原始空间数据的重构方法以及基于该数据重构的KPCA故障变量识别方法；对故障诊断领域关心的几个关键问题进行了阐述。通过对连续退火机组带钢张力系统的传感器进行的仿真实验,给出了仿真实验结果,将相对主元分析方法与常规主元分析方法进行了故障检测比较,并将本文提到的重构方法进行了故障数据重构,验证了所提方法的有效性。