随着现代工业的飞速发展,流程工业对过程控制系统的控制精度、响应速度、稳定性等提出了更高的要求,对过程的建模也越来越多,越来越复杂。然而大多数的建模方法往往都依赖于现场采集的数据,所以对建模数据的准确度要求很高,准确的数据是建立准确模型的先决条件,所以针对过程控制系统数据的异常检测就变的尤为重要。在此背景下,本文在深入分析过程数据的特点以及过程控制结构的基础上,提出一系列针对过程控制数据的异常值检测的方法。主要研究内容归纳如下：结合过程控制系统结构和异常数据的特点,给出了异常数据的定义,并依据小波变换与信号奇异性的关系,提出了基于小波变换的异常数据检测方法。该方法可以有效地从信号中提取特征信息,并能准确检测异常数据。针对过程数据中同时存在异常数据和突变点这一实际问题,比照异常数据,给出了突变点的定义,并依据小波变换模极大值的尺度传播特性,设计了针对突变点的检测方法。计算机仿真验证了本文方法的有效性。针对具有耦合特性的多变量系统,以三相电弧炉电极调节系统为背景,提出了一种基于统计学思想的耦合异常点检测方法。仿真实验证明该方法具有较好的应用效果和实用价值。