本发明公开了一种基于证据K近邻的多工况流程工业过程故障检测方法，属于工业过程监控领域，该方法首先对历史数据进行聚类分析，将历史数据按工况进行划分，组成多工况训练集。然后计算训练集内每个样本与每个工况的相关度，建立证据信息库；对于一个待检测样本，由K近邻模型从训练集中选出k个样本，用D‑S证据理论合成这k个样本对应的证据信息，得到最后的检测结果。本发明基于证据K近邻建立的故障诊断模型可以很好的适应系统多工况运行状态；该方法可以降低在监控过程中的误报率，提高故障报警的精度。