赤铁矿竖炉燃烧过程机理复杂,运行工况变化频繁,使得故障易发,从而导致生产不稳定。将案例推理和软测量技术相结合,提出一种竖炉燃烧过程的智能故障预报方法。软测量模型对难以在线测量的关键工艺参数进行实时测量,基于案例检索与重用的故障预报模型根据过程数据及关键工艺参数软测量值的变化对燃烧过程的典型故障进行趋势预报,采用概率的形式表达诊断结果,并提供操作指导,可以有效避免故障的发生。将建立的故障预报系统应用于竖炉燃烧过程的生产实际中,故障发生率明显降低,表明了方法的有效性。