针对工业过程中的多模态问题，提出一种基于得分差分多流形投影（SDMMP）的多模态过程故障检测算法。首先，运用多流形投影（MMP）算法构造统一的全局图和局部图计算原始样本的得分。其次，采用k近邻方法计算近邻样本的均值向量，在此基础上计算样本的估计得分，并运用估计得分计算得分差分矩阵和残差矩阵。再次，建立新的SPE和T²监控指标来监测得分差分子空间和残差子空间的变化，应用核密度估计法（KDE）计算控制限。最后，将新的统计量与控制限比较进行故障检测。将SDMMP算法应用于数值例子和田纳西-伊斯曼过程进行监测与诊断。仿真结果表明，与主元分析（PCA）、局部保持投影（LPP）和MMP相比，SDMMP算法在具有多模态特征的工业过程故障检测中具有明显的优越性。