摘要：高炉冶炼过程属于大惯性的非线性系统，针对生产数据的非高斯和动态特性，提出一种基于概率分布测度的高炉故障检测方法。首先利用子空间方法对在线采集的正常数据进行辨识，处理高炉数据的动态性，获取模型参数、滤波后的数据和模型残差序列。再利用所得到的模型参数，计算待测样本的估计值及残差。采用基于核函数的密度比估计法改进KL距离计算，分别对估计值和模型残差序列进行概率分布检验，直接比较正常和待测数据的概率分布，从而实现高炉故障的检测。测试实例表明，相比支持向量数据描述等方法，基于概率分布检验的故障检测方法具有较好的检测效率和精度。

关键词：故障检测 概率分布检验 子空间辨识 kl距离 

单位：中国计量学院浙江省流量计量技术重点实验室 杭州310018