本书对复杂多模态工业过程的监测方法提供了完整的理论框架支撑，对间歇过程和连续过程监测及故障诊断都提出了较为实用的方法介绍，本书的内容可以分为三大部分：第一部分是基础知识，包含绪论以及常用的多元统计过程监测方法介绍。这部分主要总结了多模态过程的定义、特点以及国内外研究现状，对本书涉及的主要几种多元统计方法（主成分分析、独立成分分析、偏最小二乘分析、高斯混合模型、核主成分分析）进行阐述。第二部分是多时段间歇过程监测及故障诊断方法介绍。多时段间歇过程是多模态生产过程的一种特例，具有不同于多模态连续过程的过程特点。本书针对多时段间歇过程，对时段划分和过程监测及故障诊断方法进行了介绍，特别针对建模数据不足和具有非线性特性的间歇过程监测及故障诊断方法分别进行展开研究，并提出多时段间歇过程的质量预测方法分析了不同时段与不同变量对质量的影响。第三部分是多模态连续过程监测及故障诊断方法介绍。这部分针对多模态连续过程，介绍了离线数据模态识别和在线数据模态识别的方法，分别从多模型与混合模型两种建模角度对稳定模态与过渡模态的过程监测及故障诊断进行了介绍。