本發(fā)明涉及一種濕法冶金濃密洗滌過(guò)程的故障監(jiān)測(cè)與診斷方法，步驟為：確定故障狀態(tài)及影響因素，提取故障特征，采集樣本數(shù)據(jù)；對(duì)采集的三維矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到二維數(shù)據(jù)陣；根據(jù)二維數(shù)據(jù)陣，為進(jìn)行樣本訓(xùn)練，得到訓(xùn)練集；將訓(xùn)練集對(duì)SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)訓(xùn)練好的基于SVM的濃密機(jī)底流管道堵塞故障檢測(cè)模型；用得到的檢測(cè)模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行標(biāo)簽預(yù)測(cè)，輔助實(shí)際決策和控制，或與實(shí)際結(jié)果比較，調(diào)整支持向量機(jī)分類器的參數(shù)。本發(fā)明利用支持向量機(jī)特有的優(yōu)勢(shì)解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問(wèn)題，可以推廣應(yīng)用到函數(shù)估計(jì)等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中，來(lái)輔助實(shí)際決策和控制，調(diào)整支持向量機(jī)分類器的參數(shù)，達(dá)到較理想的測(cè)試結(jié)果。