具有优良电磁性能的硅钢被称为钢材中的工艺品,作为重要的生产材料被广泛的应用于各个领域。退火过程是硅钢生产过程中的最重要工序,退火效果直接影响着硅钢产品的质量。过程监测方法可以有效地提高产品质量和企业经济效益,所以,研究硅钢退火过程监测方法具有重要的理论与实际意义。主成分分析(PCA)是一种基于数据的多元统计方法,它不需要过程精确数学模型,只需通过对过程数据的分析即可实现对复杂过程的监测。硅钢退火机组的退火过程生产变量较多且具有较为完备检测系统,可以采集大量的过程数据,本文以某硅钢退火机组为背景,利用PCA方法对该机组的退火过程进行监测。首先,本文介绍了基于PCA的过程监测的基本原理、理论与方法,并较为详细地介绍了退火生产过程工艺。通过对退火生产过程工艺的深入分析,确定了监测输入变量、过程参数和数据预处理的方法。通过仿真实验研究验证了基于PCA的硅钢退火过程监测方法的有效性。在此基础上,为了更好地应用该方法实现硅钢退火过程监测,设计并实现了基于PCA的硅钢退火过程监测系统。通过系统需求分析,确定了总体结构、功能、数据库、软件的需求,完成了监测系统数据库的设计。基于对系统结构和功能的分析,分6个模块对过程监测系统的客户端进行了设计和开发,利用C#、MATLAB等软件实现了数据预处理、模型的训练、数据接口、在线监测、异常变量追溯以及历史数据查询等功能。模拟运行结果验证了该系统的有效性和未来在现场运行的可行性。