本发明公开一种基于结构化典型变量分析的动态过程监测方法，旨在推理出结构化典型变量分析算法，并以此算法为基础实施动态过程监测。具体来讲，本发明通过对典型变量分析算法的优化目标实施改进，将结构化的思路考虑进来，从而推理出一种新的算法来挖掘自相关特征。本发明方法在提取潜在特征的过程中，同时考虑未来数据与过往数据之间的相关性，即考虑了时间序列上的自相关性特征。此外，在监测时通过分别构造过往得分向量与未来得分向量，实现了对自相关特征的监测。可以说，本发明方法推理出了一种全新的动态建模算法：结构化典型变量分析算法，在此基础实施动态过程监测理应具备更优越的故障监测性能。