数据驱动的控制性能监测（CPM）在评估和诊断复杂工业过程的变化方面变得越来越重要，这些过程很难用精确的知识进行调查。现有的数据驱动CPM方法大多设置协方差或其他自相关指数，旨在反映与基准的全局偏差，并随后诊断导致这些变化的循环或变量。然而，由于这些方法假设序列是平稳的，因此只评估和诊断稳态波动。这限制了应用于瞬态过程可以忽略不计的工业过程。本文定义了一个综合瞬态性能和稳态性能的综合性能指标。研究了流形约束来挖掘瞬态特征，以便将其合并到基于方差的评估框架中。此外，为了解决大多数现有方法中存在的非正交方向上的信息冗余问题，我们提出了一种跟踪比率驱动的框架，以提高评估和诊断的准确性。通过一个数值例子和模拟的工业级联连续搅拌槽加热器过程，对评估结果进行了测试，并证明了所提出的诊断策略的有效性。
