1.一种基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，在工业系统重要节点处安装状态参数监测传感器，对状态参数进行采集和处理，得到包含n个样本和m个变量的样本集x＝[x1,x2,...,xm]∈rn×m，所述样本集x既有正常样本也有故障样本，其特征在于，包括离线建模阶段和模型测试阶段；所述离线建模阶段包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，其特征在于，所述标准化处理是指将训练集中每个样本的每列元素减去其所在列的均值，再除以所在列的标准差，从而使每列元素服从均值为0，标准差为1的正态分布。
3.根据权利要求1所述的基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，其特征在于，s13和s22中所述增广通过在高斯块中和非高斯块中加入变量时间滞后值的方式进行。
4.根据权利要求1-3任一所述的基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，其特征在于，s15所述训练集每个高斯聚类子块的控制限的计算，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，其特征在于，s15中所述训练集每个非高斯聚类子块的控制限的计算，包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，其特征在于，s23中所述对s22测试集各高斯聚类子块运用pca方法，具体如下：在t2统计量下通过如下公式计算得到在线检测阶段测试集第i个高斯聚类子块发生故障的概率：
7.根据权利要求6所述的基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，其特征在于，s24所述归一化权重用和表示，和分别表示测试集高斯聚类子块和测试集非高斯聚类子块的归一化权重，测试集第i个高斯聚类子块和测试集第j个非高斯子块归一化权重计算公式如下：
8.根据权利要求7所述的基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，其特征在于，全局监控统计量bic-c2的计算公式如下：
9.根据权利要求8所述的基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，其特征在于，全局监控统计量bic-spe的计算公式如下：
10.根据权利要求9所述的基于双层分布式和集成贝叶斯推理的故障检测方法，其特征在于，还包括在线监测阶段；所述在线监测阶段，包括如下步骤：