A KNOWLWDGE BASED MODEL FOR ON LINE DIAGNOSIS OF COMPLEX DYNAMIC SYSTEM IS PROPOSED. DOMAIN KNOWLEDGE IS MODELLED VIA CAUSAL NETWORKS WHICH CONSIDER TEMPORAL RELATIONSHIPS AMONG SYMPTOMS AND CAUSES. INTERFERENCE AND TASK KNOWLEDGES IS INCLUIDED USING THE COMMONKADS METHODOLOGY. THE MAIN FEATURE OF THE PROPOSAL IS THAT THE DIAGNOSIS TASK IS ABLE TO TRACK THE EVOLUTION OF THE SYSTEM INCORPORATING NEW SYMPTOMS TO THE DIAGNOSIS PROCESS. DIAGNOSSIS IS CONCEIVED AS A TASK TO BE CARRY OUT BY SUPERVISOR SYSTEMS, WHICH COULS SELECT THE CURRENT CAUSAL NETWORK TO PERFORM DIAGNOSIS, DEPENDING ON SYSTEM CONFIGURATION AND OPERATION POINT. ALTHOUGH THE PROPOSAL HAS BEEN DESIGN FOR DIAGNOSIS OS INDUSTRIAL CONTINUOUS PROCESSES, THE KNOWLEDGE MODEL IS DOMAIN INESTE TRABAJO PRESENTE UN MODELO BASADO EN CONOCIMIENTO PARA LA DIAGNOSIS EN LÍNEA DE SISTEMAS DINÁMICOS COMPLEJOS. EL CONOCIMIENTO DEL DOMINIO SE MODELA MEDIANTE UN GRAFO CAUSAL QUE INCLUYE RELACIONES TEMPORALES ENTRE SÍNTOMAS Y CAUSAS. EL CONOCIMIENTO DE INFERENCIA Y TAREA, NECESARIO PARA LA OBTENCIÓN DEL DIAGNOSTICO SE MODELA UTILIZANDO LA MÉTODOLOGÍA COMMNKADS. LA PRINCIPAL NOVEDAD DE LA PROPUESTA ES QUE, A PARTIR DE MODELOS CAUSALES Y TEMPORALES SENCILLOS, PERMITE DISEÑAR UNA TAREA DE DIAGNOSIS QUE ES CAPAZ DE EXAMINAR LA EVOLUCIÓN DEL SISTEMA INTEGRANDO LA NUEVA INFORMACIÓN DISPONIBLE EN EL PROCESO DE DIAGNOSIS. EN ESTE TRABAJO, LA DIAGNOSIS SE CONCIBE COMO UNA TAREA MAS A REALIZAR EN EL CONTEXTO DE UN SISTEMA DE SUPERVISIÓN GLOBAL, DE FORMA QUE LA RED CAUSAL QUE SOPORTA EL DIAGNOSTICO PUEDE SELECCIONARSE EN FUNCIÓN DE LA CONFIGURACIÓN Y DEL PUNTO DE OPERACIÓN. LA PROPUESTA ESTA DISEÑADA PARA LA DIAGNOSIS DE PROCESOS INDUSTRIALES CONTINUOS, PERO EL MODELO QUE SE PROPORCIONA ES INDEPENDIENTE DEL DOMINIO Y PUEDE SER UTILIZADO PARA DIAGNOSTICAR OTROS TIPOS DE SISTEMAS DINÁMICOS.