故障检测与故障诊断技术是监控系统中的必不可少的一部分。是随着监控系统的需要而发展起来的。通过故障检测与故障诊断技术的应用，人们可以提高控制系统的可靠性、可维护性和安全性。通过监控系统监督整个控制系统的运行状态，不断的检测系统的变化和故障信息，进而采取必要的措施，防止系统灾难性事故的发生。而这些正是保证生产安全平稳的进行、管理优化的重要条件。 青霉素发酵是一种复杂的生化反应系统，是一种复杂的非线性系统。发酵过程的稳定性决定了青霉素发酵的产物效率，因此对青霉素发酵过程进行故障检测与故障诊断的研究有较强的现实意义。并且青霉素发酵过程的故障检测与故障诊断对生化反应过程的故障检测与故障诊断也有较强的借鉴意义。 本文针对青霉素发酵的工艺流程环节多、参数多和参数之间关系复杂的特点，结合当前国内外故障检测与诊断技术的发展成果，比较了多种针对非线性系统故障检测的滤波器，建立了基于控制系统的强跟踪滤波器的青霉素发酵的故障检测模型。 青霉素发酵过程中所发生的故障与强跟踪滤波器辨识的参数之间有复杂的关系。这种关系很难通过逻辑语言来描述清楚。针对强跟踪滤波器的故障检测模型的输出特点和青霉素发酵过程中参数与故障之间的关系的特点，使用BP神经网络作为理论依据建立了故障诊断模型。本文中对故障先验知识采用故障树的方法，建立故障编码，确定神经网络的输出接点。本文中还对神经网络的诊断的泛化能力进行了论述，提出建立ART网络的意义。