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针对化工过程的非线性以及过程的动态特征，本文开发出了一种基于最小信息熵损的核局部保留算法(MEL-KLPP)。算法优点：①能够有效提取过程中的信息，建立准确的统计模型②在降维过程中考虑了样本之间的关联信息，所得模型更加符合实际。将算法应用于润滑油重质过程以检验其故障检出能力，结果表明MEL-KLPP 算法的误报率和KLPP相近，低于KPCA，故障检出率(81.30%)高于KLPP(3.25%)和KPCA(69.7%)。将过程收集的数据根据工艺知识进行分块建模后，KLPP算法的故障检出率显著提高，MEL-KLPP检出率变化不大，表明KLPP算法对强噪声的复杂数据并不适用，MEL-KLPP算法对数据质量的要求不高，算法鲁棒性好，具有更广阔的应用前景。