过程故障诊断（fault diagnosis in industrial system），工学-化工-化工信息化-石油和化工智能化工厂，在化工过程运行中，确定故障的类型、位置、量级和时间的方法。19世纪末至20世纪初是过程故障诊断的萌芽阶段，各领域专家依靠感官获取设备的状态信息，凭借经验做出直接判断。20世纪初至60年代，随着可靠度理论的发展与应用，利用对材料寿命的分析与评估，以及对设备材料性能的部分检测来完成诊断任务。60年代后，由于传感器技术的发展，各种诊断系统与数据的测量更容易；计算机的使用，提高了数据处理效率。90年代后，专家系统在过程故障诊断领域中的应用，演变为以知识处理和知识推理为核心的故障诊断。21世纪初，使智能型诊断成为诊断技术发展的新方向。21世纪后，随着人工智能技术的兴起，基于数据处理以及机器学习的方法，广泛应用在大数据的工业过程系统，使得过程故障诊断在数据量日益变化的过程中具有高效性和及时性。对化工过程的异常情况采用及时有效可行的故障诊断方法进行检测，并准确定位故障源头，为现场操作人员消除故障节省时间，保障整个化工系统的稳定运行。