为了优化基于数据驱动的嵌入式故障诊断滤波器设计，采用KPI（key performance index）思想设计FDI（ fault detection and isolation）残差，研究基于mDOs观测器的闭环Kalman滤波器设计方法，实现故障诊断和系统状态的有效观测．首先，基于采样数据得到大型复杂系统的KPI子空间模型，定义了跟踪误差，得到了闭环滤波器；其次，将残差序列表示为Hankel模型，通过定义正交投影补矩阵并选择恰当的数据列，构建出新的阈值矩阵；最后，得到Kalman滤波增益的计算方法，并给出了最优Kalman滤波器的设计步骤．结果表明，优化后残差的幅值降低至优化前的1／2．基于数据驱动的KPI系统最优滤波器设计，可提高对弱小故障监测的灵敏度，实现系统状态估计和故障诊断的性能优化．