随着生物技术的快速发展，间歇过程已成为现代工业的一种重要生产方式，而青霉素发酵过程属于典型的间歇过程，具有非线性、时变性、多批次性等特点。为了提高发酵生产过程的稳定性和安全性，并同时提高产品的质量，因此迫切地需要建立过程监测系统对生产过程进行故障监控。本文针对间歇过程的特点以及多变量统计监控的研究现状，提出新的方法监控青霉素间歇过程，实验结果验证了所提出方法的有效性。本文主要研究内容包括：(1)介绍了间歇过程统计监控的国内外现状，详细阐述了发酵过程的特点、操作方式、工艺流程、影响因素等，并介绍伊利诺科技学院开发的Pensim2.0实验仿真平台。(2)提出一种快速独立分量分析（FastICA）与递推最小二乘支持向量机（RLSSVM）的间歇过程故障诊断方法。FastICA采用非高斯最大化判据从观测变量中分解出相互独立的非高斯变量（独立分量成分）。RLSSVM对提取的独立变量进行监控建模，检测出故障发生时刻。青霉素发酵过程仿真实验表明，分类准确度得到了明显提高，误报率和错报率低于RLSSVM训练模型。(3)提出一种提升小波变换与多向主元分析的间歇过程故障诊断方法。提升小波变换解决了过程数据噪声问题，然后用多向主元分析法建立模型。结合Pensim2.0仿真平台，运用T2、 SPE统计监测图以及贡献图对青霉素发酵过程进行建模与监测，仿真结果表明，去噪后的模型监控更能精确地描述过程的行为。