本发明公开了一种共混挤出过程异常检测与定位方法：采集加工过程中正常条件下和异常条件下的光谱超声与机身运行状态数据并进行预处理；根据数据基于最大方差选择方法从每种数据来源中选择前n个特征，建立GMV数据集；根据GMV数据集按正常加工和异常加工划分为训练集和测试集，基于训练集建立KPCA异常检测模型；根据KPCA模型计算T2统计量控制限和SPE统计量控制限，计算测试集数据T2统计量和SPE统计量是否超过控制限即可判断共混挤出过程是否发生异常；根据GMV数据集和KPCA异常检测模型计算统计量贡献数据，基于统计量贡献数据建立C‑SVM异常定位模型；将待测数据预处理、最大方差选择和计算统计量贡献数据后，根据SVM定位模型，获得异常定位结果。