本发明涉及一种多变量工业过程故障分类方法，首先使用正常操作工况数据集来分析过程变量之间的相关性，计算变量之间的相关性因子；其次根据过程变量之间的相关性因子构建新的过程变量排列顺序，并进一步构建变量自组织函数；使用卷积神经网络建模方法构建VSACNN故障分类模型，并利用训练数据集来进行网络参数的优化，将测试数据集输入至VSACNN故障诊断模型，根据VSACNN故障诊断模型输出确定故障类型。本发明将变量关系分析与CNN模型相结合，提高局部变量之间的相关性，从而帮助CNN充分挖掘相关过程变量之间的联系，改善CNN在提取局部特征的信息有效性，能够有效地提升故障分类的准确率。