复杂流程工业过程的故障预测与诊断是保证过程安全运行，提高产品质量必须要解决的关键问题。本文针对工业过程中广泛存在的信息不确定性、信息传递时滞现象以及过程本身的非线性和动态特性，首先研究了基于不确定数据信息的生产过程系统级建模与过程变量的状态预测方法，并在此基础上，结合信息同步技术实现了一种故障预测技术，论文具体工作包括以下几个方面：（1）针对现有时延估计方法时延估计不准确问题，结合小波变换和时延互信息方法，提出了一种变量间信息传递的方向和传递延迟时间的定量计算方法；针对信息传递延迟时间的不确定性，提出一种概率时延有向图模型，解决了时延有向图模型对过程描述不准确的问题。（2）在概率时延有向图模型的基础上，采取组合预测方法，结合混合概率偏最小二乘模型、非线性自回归各态历经模型和基于数据分组处理算法的GMDH模型三种预测模型，建立了组合状态预测模型，提出了相应的权值设计方法，提高了关键变量未来状态的预测精度。（3）将概率时延有向图、组合状态预测模型与多元统计方法相结合，运用信息同步技术，实现一种在线故障预测方法，提高了故障预测精度。（4）以空分设备制氩精馏过程为应用对象，应用本文提出的系统建模与故障预测方法，实现了精馏过程中频发的“氮塞”故障的准确预报。