针对传统故障监测方法难以提取数据深层特征的问题,提出一种基于多变量深度卷积神经网络的故障监测方法,以提高监测精度。为捕获过程动态性,采用滑动窗技术对过程变量序列进行分割,利用希尔伯特-黄变换对分割后的序列进行分解,得到时频图,有效挖掘变量序列在幅值、频率、相位上的异常变化信息;以时频图为输入,基于深度卷积神经网络构建故障监测模型,提取故障信息深层特征,提高监测精度;利用青霉素发酵过程仿真数据和大肠杆菌生产数据进行实验验证,结果表明所提方法监测精度分别高达95%和93%以上。