一种静‑动态协同感知的复杂工业过程运行状态评价方法，先利用KPI‑Driven SFA算法，进行静‑动态特性协同感知信息挖掘，建立运行状态的离线评价模型；引入滑动窗口技术，计算在线数据的得分向量及其一阶差分与各个状态等级的得分向量及其一阶差分之间变异信息的相似度，根据相似度计算静态和动态评价指标；制定有效评价规则，依据静态评价指标大小实现过程运行状态的在线识别；依据动态评价指标大小实现过程运行状态变化趋势在线识别，完成对各个状态和过渡过程的综合评价；针对非优，通过一种基于稀疏学习的数据驱动故障诊断方法，降低无关变量的影响，根据组贡献GWC追溯非优变量准确位置。该方法能够有效保证工业产品的质量。