当工业现场发生报警时,操作员需要快速找到报警根源,从而采取正确的措施消除报警。为了更好地帮助操作员进行报警根源分析,提出一种多变量的历史相似数据段查找方法。首先,改进一种单变量相似数据段查找算法,消除其在查找相似数据段时存在的误差;然后,提出一种新的基于距离分布来确定时间窗口宽度的方法,用来定义被查找数据段的时长;最后,对多变量历史数据进行相似性查找,并对数据段的相似程度进行排序。通过TE(Tennessee Eastman)过程的仿真实验,验证了该方法相对于传统算法具有更好的有效性和快速性。