本文对间歇过程控制、故障监测与诊断和多元统计分析的研究现状，进行了系统的分析和评述，由此提出自己的研究内容和技术路线，着重完善间歇过程监控与故障诊断的方法，并提出了新方法。将这些方法应用于间歇聚合反应的监控和故障诊断上，取得了较好的效果。 (1)从过程分类、实际应用和自动化控制特点的研究三个方面简单回顾了间歇过程的发展概况，并粗略地介绍了于间歇过程相关地一些新兴学科。 (2)将主元分析(PCA)和偏最小二乘回归分析(PLSR)的方法引入到间歇过程监控和故障诊断中，详细介绍了监控间歇过程的两个统计量SPE(Squares Prediction Error)、Hotelling T~2。 (3)系统研究了基于多元统计分析的间歇过程监控和故障诊断的方法——多方向主元分析方法(MPCA)，介绍了MPCA处理间歇过程三维数据的方法，应用MPCA于间歇聚合反应的监控和故障诊断上并取得较好的结果，针对间歇过程异常数据剔除提出了一种新的主元分析方法。 (4)针对多方向主元分析方法在监控间歇过程时采用的当前偏差法填补未知数据，提出了一种新的数据填补方法——“0”填补方法。 (5)在MPCA基础上，提出了新的处理间歇过程三维数据的方法，并在此基础上发展了一个基于主元分析的间歇过程监控和故障诊断方法——AMPCA。把AMPCA应用到间歇聚合反应过程的研究中，进行过程监控与故障诊断。于MPCA进行比较，实例研究表明AMPCA能较有效的监控间歇过程与故障诊断。 本文的最后在对全文所做工作进行总结的基础上，展望了今后进一步研究的方向。