针对传统的FastICA算法对初始权值的敏感性,以及带钢热连轧工业过程数据间呈现非线性和非高斯性的问题,提出一种基于改进的快速核独立元分析(FastKICA)方法进行故障检测。该方法首先对原始数据进行小波包去噪,利用核方法对数据进行特征重构,使数据线性结构化,引入超松弛因子改进FastICA初始权值的选择机制,提取更合理的独立元信号,并且计算相应的统计量和控制限。选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,与传统的FastKICA方法相比较,结果证明,基于超松弛因子改进的FastKICA故障检测的方法准确率更高,验证了该方法的有效性和优越性。