随着科学技术的发展,现代工业正在向大型、复杂、自动、高精度的生产设备的方向发展,这对于提高生产效率、提高产品质量、节约成本等方面具有巨大优势,但这也对设备的安全性提出了更高的要求。提高设备安全性的一个途径是在设备生产之前通过改进可靠性设计、材料选择等方面控制系统安全可靠性,另一个途径则是对设备的安全状态进行诊断和监控。本文通过分析高斯过程分类（Gaussian Process Classification,GPC）算法并将其应用到故障诊断中。由于高斯过程能够处理较为复杂的小样本、非线性、高维度等复杂问题,且配合现代计算机编程能够达到参数自适应,这相比其他故障诊断方法而言,无论是操作计算还是数学原理,都变得更为直观简单,为高效且准确地进行故障诊断提供了新的选择。本文的主要研究内容如下。（1）在高斯过程分类算法的基本原理的基础上,从底层实现高斯过程分类算法的工程代码。创建能够实现两种近似方法下的高斯过程分类算法的Python对象,包括核函数的定义、参数的初始化、算法模型参数的训练过程以及过程中对相应参数的收敛判断,并且保证算法内部矩阵求逆计算的数值稳定性。（2）提出一种GPC模型在工程应用上的基本流程,构建相应的工程Python代码工具箱,并就简单的数据集进行相关的验证。工程应用基本流程包括从原始数据到得到模型测试结果的整个流程,这其中涉及到数据的特征工程、数据分割、模型选择和构建、模型训练、模型评估、参数调优等不同流程,并且利用简单一维和二维数据集验证整个流程的可行性。（3）分析协方差函数中的超参数对高斯过程分类模型的影响,代表性地分析SE协方差函数中的振幅参数和方差尺度参数的大小变化分别对两种GPC模型的影响,并通过算例进行说明,最后提出一种基于粒子群优化算法的GPC超参数优化方法,并在算例数据集上验证该方法的可行性。（4）在西储大学轴承数据集上对高斯过程分类算法进行多维度、全方位的分析和验证。验证基于两种近似方法的高斯过程分类算法对在不同电动机负载下的单故障数据集分类识别能力,验证基于两种近似方法的高斯过程分类算法对在不同电动机负载下的多故障混合数据集分类识别能力,探索不同程度白噪声对基于两种近似方法的高斯过程分类算法的影响,探索不用训练样本数量对基于两种近似方法的高斯过程分类算法的模型识别能力的影响,对比基于两种近似方法的高斯过程分类算法对异常值的敏感程度,并且在较好的数据集上将高斯过程分类算法与其他主流模型算法进行对比,且比较不同训练样本数量下的各个不同模型的识别准确率对比。