针对复杂工业过程中变量故障信息统计不完全和故障检测性能不佳的问题，提出一种基于双重控制策略的故障检测方法。对输入数据进行标准化处理并获得数据的偏差变量来揭示数据的故障信息，实现第一重控制；对偏差变量进行处理生成新的辅助监控统计量，实现第二重控制；针对辅助监控统计量阈值难以确定的现象，基于一种反馈调节的参数自适应策略设置阈值。使用提出的方法对田纳西伊斯曼过程(TE过程)进行故障检测，且与改进欧氏距离控制(IEDC)和传统主成分分析(PCA)的故障检测方法进行比较验证。结果表明：与IEDC和PCA方法相比，所提方法能监控TE过程中变量更多的故障信息，在多组类型的故障检测中具有更高的故障检测率与较低的误报率，可有效应用于复杂的工业过程。