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本发明公开一种基于在线近邻嵌入指标的合成氨过程运行状态异常检测方法，旨在通过分析合成氨过程采样数据的近邻关系分布特征，实时通过不同的近邻特征提取机制来计算在线近邻检测指标，从而解决合成氨过程运行状态异常检测的难题。首先，本发明方法涉及采用了一种全新的在线近邻关系特征分析方法技术，通过实时更新获取的特征向量来计算在线采样数据近邻嵌入异常检测指标，保证了近邻关系特征提取的自适应特性，而不是像传统方法那样使用固定的特征提取机制来分析提取在线数据中潜藏的特征成分。其次，本发明方法使用的是考虑了近邻关系的局部异常检测指标，能充分考虑合成氨过程采样数据的局部分布变化特征。

本发明公开了一种基于即时近邻重构误差的一段炉运行异常检测方法，旨在即时的为一段炉在线采样数据自适应的分析提取出潜藏在局部近邻关系中的异常变化特征，从而针对性的完成一段炉运行异常检测任务。具体来讲，本发明方法通过设计一种即时近邻重构误差生成技术，针对性的为各个在线采样数据即时的分析出其在近邻重构关系中的误差。在此基础上，利用近邻重构误差的变化情况来实现对一段炉运行异常的检测。本发明方法的技术优势在于：能够从最大化新样本数据的近邻重构误差和最小化正常样本数据的近邻重构误差的角度生成出最有利于实施异常检测的误差。因此，本发明方法是能够自适应的为最新采样时刻的样本数据生成相应的误差及其误差异常指标。