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大型自动化系统的结构日益复杂，研究有效的异常检测方法能增强系统运行的安全性，以减少故障停机带来的影响。因设备磨损、过程负荷变化等因素的影响，生产过程会出现多个运行模态，模态间的过渡过程具有明显动态特性。充分考虑稳定模态和过渡模态的特征，研究有效的特征抽取及异常检测方法能切实保障多模态系统的安全、经济、高效运行。在分析已有研究的基础上，本文以主元分析、高斯混合模型等统计分析理论为工具，开展了基于数据特征抽取技术的多模态异常检测方法研究。主要工作包括以下几个方面：（1）回顾几种离线模态划分和在线模态辨识方法，深入分析高斯混合模型及典型EM算法。采用基于BYY的增量EM算法进行离线模态划分、贝叶斯推理策略实现在线模态辨识以开展不同模态下的特征抽取和异常检测研究。（2）提出一种基于微分几何特征抽取技术的过渡模态特征抽取及异常检测方法。通过提取过渡模态的位置、斜率、曲率等微分几何特征刻画过渡模态的动态特性，建立起过渡模态基于滚动球的异常检测模型，以实现对过渡模态的异常检测。（3）为增强异常检测结果的直观性，在MATLAB环境下，设计多模态异常检测系统的GUI，为工程技术人员提供参考。