随着连铸技术的发展,提高铸坯产量和质量是连铸技术研究的主要问题之一。而连铸二冷配水是决定铸机产量和铸坯质量的主要因素,采用二级动态优化配水技术是提高产品质量和生产效率的有效手段,因此保证冷却过程数据可靠性和设备处于正常工作状态是非常必要的。对于二冷设备问题,如喷嘴存在的饱和、漏水、堵塞等问题,需要及时发现并及时解决。同时,在连铸过程生产中,提供给二级系统的数据要有可靠性,及时发现有故障的数据,避免不可靠的数据用于二冷配水等过程优化与管理系统中。本文以三明钢铁厂五号连铸机为研究对象,根据连铸生产过程实际数据,建立连铸过程监控模型。首先,进行数据预处理。数据质量的好坏直接影响到过程监控模型的建立和监控效果,在建立统计模型进行过程监控时,需要对过程数据进行预处理。本文分析了影响数据质量的4个重要因素：无量纲化、剔除异常点、消噪、确定建模数据数量等,并针对每一种影响因素提出数据处理的方法：数据归一化、异常点剔除、基于小波技术进行数据滤波、建模数据数量选择等。其次,主要以主元分析方法(PCA)为理论工具,以福建三明钢铁厂五号连铸机的生产过程数据为基础,针对连铸过程二冷区设备故障(如喷嘴饱和、堵塞、漏水等),利用主元分析的方法建立连铸过程监控模型。针对过程中的慢时变特性,在PCA方法基础上,建立基于递归主元分析(RPCA)的连铸过程监控模型,针对监控指标中传统T2控制限的不足,应用了T2控制限的改进方法。并通过与基于PCA的监控模型进行对比分析,基于RPCA的监控模型可以有效减少监控过程中的误报、漏报现象。第三,在主元分析基础上,进一步研究了基于独立元分析(ICA)建立连铸过程监控模型。利用ICA方法获得的独立分量满足统计意义下的独立特性,比PCA方法获得的主元互不相关特性更强。通过与基于PCA的过程监控进行对比,基于ICA的连铸过程监控具有更好的监控能力,能够灵敏地检测出故障的发生,同时对PCA算法不能发现的故障,亦有较好的检测效果。最后,建立了连铸过程监控系统应用平台。为了将多元统计监控方法应用于生产现场中,在VB6.0环境下,设计并开发了连铸过程在线监控系统。通过对连铸系统、特别是对二冷区的冷却设备进行在线监控、分析与诊断,实现系统的故障预防,以保证生产的顺利进行。