退火是生产高质量钢材的一道必要工序,退火好坏将直接影响钢材的最终质量。在实际生产过程中,由于退火炉工艺复杂,带钢的许多质量指标不能在线测量,通常对带钢质量的检测是事后检验,即主要是当产品生产出来后由检验机构和检验人员验收,这样就有很大的时间滞后,而且这种事后检验无法在生产过程中起到预防和控制作用。因此,对退火炉生产过程进行在线质量监测具有重要的现实意义。本文以某公司的一条冷轧不锈钢退火酸洗线中退火炉为研究背景,运用单变量和多变量的质量监测方法对过程数据进行分析和解释,判断生产过程所处的运行状态。针对连续退火炉生产过程特点,采用多向偏最小二乘(Multiway Partial Least Square,MPLS)和多向核偏最小二乘(Multiway Kernel Partial Least Square,MKPLS)方法来估计带钢的质量指标,并用现场数据分别对两种方法进行仿真,得出MKPLS算法比MPLS算法具有更好的效果。最后本文从软件研究开发的角度,基于VC++软件开发平台,应用COM组件技术、OPC技术和ODBC等技术开发出连续退火炉生产过程质量监测应用软件。该软件实现了单变量、多变量的在线质量监测和对产品最终质量指标的估计功能。采用本文算法设计的连续退火炉质量监测软件,可以使现场人员及时发现相应的过程波动和缓慢变异,同时也解决了对带钢质量检测的时间滞后性问题,有助于提高产品质量和生产效率的目的。