Las superficies de timón y las superficies de elevación de un misil se utilizan para adquirir fuerzas y momentos aerodinámicos, ajustar la actitud del misil y lograr misiones de impacto precisas. Sin embargo, las duras condiciones de vuelo de los misiles hacen que las superficies de timón y las superficies de elevación sean susceptibles a fallos. En escenarios prácticos, a menudo hay escasez de datos de fallos, y a veces, incluso es difícil obtener dichos datos. Actualmente, los métodos de detección y localización de fallos basados en datos dependen en gran medida de los datos de fallos, lo que plantea desafíos para su aplicabilidad. Para abordar este problema, este documento propone un método de detección de fallos en línea HBOS (Puntuación de Outlier Basada en Histogramas) basado en la distribución estadística. Este método genera un modelo de detección de fallos ajustando la distribución de probabilidad de los datos normales e incorpora un umbral adaptativo para lograr la detección de fallos en tiempo real. Además, este documento abstrae las interrelaciones entre los estados de vuelo del misil y el mecanismo de propagación de fallos en un modelo de gráfico dirigido jerárquico. Al utilizar umbrales adaptativos bilaterales, captura las primeras características de fallos de cada sub-nodo y determina la efectividad de propagación de fallos de cada nodo de capa en función del principio de camino de compatibilidad, estableciendo así un modelo de inferencia y localización de fallos. Los resultados de experimentos de simulación sem Físicos demuestran que el algoritmo propuesto es independiente de los datos de fallos y exhibe un alto rendimiento en tiempo real. En múltiples conjuntos de pruebas simuladas con desviaciones parametrizadas aleatorias, la precisión de detección de fallos supera el 98% con una tasa de falsas alarmas de no más del 0.31%. El algoritmo de localización de fallos logra una tasa de precisión de no menos del 97.91%.