1、退火是生產(chǎn)高質(zhì)量鋼材的一道必要工序，退火好壞將直接影響鋼材的最終質(zhì)量。在實(shí)際生產(chǎn)過程中，由于退火爐工藝復(fù)雜，帶鋼的許多質(zhì)量指標(biāo)不能在線測量，通常對(duì)帶鋼質(zhì)量的檢測是事后檢驗(yàn)，即主要是當(dāng)產(chǎn)品生產(chǎn)出來后由檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)和檢驗(yàn)人員驗(yàn)收，這樣就有很大的時(shí)間滯后，而且這種事后檢驗(yàn)無法在生產(chǎn)過程中起到預(yù)防和控制作用。因此，對(duì)退火爐生產(chǎn)過程進(jìn)行在線質(zhì)量監(jiān)測具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文以某公司的一條冷軋不銹鋼退火酸洗線中退火爐為研究背景，運(yùn)用單變量和多

2、變量的質(zhì)量監(jiān)測方法對(duì)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解釋，判斷生產(chǎn)過程所處的運(yùn)行狀態(tài)。針對(duì)連續(xù)退火爐生產(chǎn)過程特點(diǎn)，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)方法來估計(jì)帶鋼的質(zhì)量指標(biāo)，并用現(xiàn)場數(shù)據(jù)分別對(duì)兩種方法進(jìn)行仿真，得出MKPLS算法比MPLS算法具有更好的效果。最后本文從軟件研究開發(fā)的角度，基于