本发明公开了一种基于概率慢特征分析和弹性权重巩固的过程监控方法，属于工业监测和故障诊断领域，包括：依次采集工业系统正常工况下的过程数据构成训练集；利用概率慢特征分析和弹性权重巩固方法进行训练，计算模型参数和参数的重要性衡量矩阵；构建监测统计量并计算阈值；采集系统实时运行下的数据作为测试样本，利用当前训练模型计算该样本的统计量，判断系统运行状态。本发明利用单模型实现对多工况动态过程的有效监测，具有持续学习能力；可处理噪声和缺失数据，模型可解释性强，算法简单，易于实现，可广泛应用于化工、加工制造、大型火力发电厂等领域。