一种基于多模型与传递熵的煤泥浮选过程贝叶斯网络控制方法，确定需要用到的变量和几种常见的异常工况；确定贝叶斯网络节点的个数，并划分其状态；将变量集对应的数据进行离散处理；确定出异常工况相对应的变量集；将离散处理后的数据输入到改进评分函数中进行结构学习得到贝叶斯结构；利用最大似然函数进行参数学习得到模型；提取在线异常数据并利用专家知识选择对应的精细化模型；将在线提取的数据离散化处理数据输入到选择的模型中进行推理；根据推理结果对模型根节点进行调整；判断异常工况是否移除，若未移除则利用更新后的异常工况作为证据继续推理。该方法能为操作人员的安全控制决策提供可靠的依据，并能提高建模的效率和建模的精确度。