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以热镀锌带钢的表面粗糙度为研究对象，建立了基于偏最小二乘法（PLS）的多变量统计过程控制模型。该模型首先利用偏最小二乘回归对生产数据进行信息提取，然后根据严统计量对提取出的信息进行过程监控，最后利用贡献图分析生产过程中出现异常的原因。新的方法能够有效克服多变量间的相关性，同时充分保留过程参数对质量参数最大的解释力。用鞍山钢铁集团新轧钢股份有限公司冷轧厂带钢热镀锌线的生产运行实绩进行验证，结果表明：基于PLS的多变量统计过程控制模型与基于主元分析（PCA）的统计过程控制模型相比，能够更准确地找出生产过程中的