针对轧钢生产过程中在线故障检测和故障诊断的问题，提出一种基于多核学习算法的钢铁生产轧钢过程在线故障检测模型。首先针对学习样本建立核主成分分析与支持向量数据域描述模型，然后基于 T2、Q 统计量，以及数据域描述包络情况对轧钢过程进行初步识别，最后构建基于多分类多核最小二乘支持向量机预测模型，对初识结果进行细分类，识别故障级别。利用上述模型对轧钢加热炉故障和机组故障进行了试验。结果表明，该方法能有效检测钢铁生产轧钢过程的故障。
轧钢过程 在线诊断 故障检测模型 多核学习