本发明公开一种基于动态正交近邻保持嵌入模型的过程监测方法，该方法在挖掘训练数据中潜藏的有用特征时，能同时考虑自相关特征与局部近邻结构特征并保证投影变换向量的正交特性。本发明方法首先将自相关性与局部近邻结构嵌入量化成一个目标函数；其次，在保证各投影变换向量相互正交的约束下求解该目标函数，从而利用得到的投影变换向量实施特征提取；最后，利用提取出的潜在特征以及模型误差实施过程监测。与传统方法相比：首先本发明方法中涉及的动态正交近邻保持嵌入模型的建立方法是一种全新的建模策略，它同时考虑了自相关性特征与局部近邻特征，并且保证了投影变换向量的正交特性，能够更全面地挖掘训练数据中潜藏的有用信息。