针对“潜龙二号”AUV在实际航行过程中,资源勘查系统传感器数据有着多重变量相关性、故障类型多样、受运行状态和环境变化影响数值变化大以及噪声强等问题,提出一种新的基于多块信息提取的主元分析(PCA)故障检测方法.首先,针对变量之间的多重相关性,通过滑窗和相关系数的方法提取变量间相关性信息;然后,根据变化率在不同运行状态和环境下基本稳定的特点,对于不同类型故障,分别提取变化率信息和变化率信息的各阶统计量累积误差信息;最后,基于提取的特征信息建立3个子块,对每个子块分别建立PCA模型并进行检测,将检测的结果通过中值滤波去噪后,用贝叶斯推断进行融合.通过对“潜龙二号”实际运行数据进行检测,验证了该方法的有效性.