冷轧铝合金板带材的厚度是最重要的产品质量指标之一,随着铝板带产品生产逐渐向自动化、高端化方向发展,如何保证厚度质量监测结果的实时性和准确性是目前轧制领域的研究热点之一。本文以建立适用于铝合金冷轧板带多道次生产的厚度在线监控及诊断模型为研究目标,基于轧制机理优化了过程监控相关算法,对于冶金生产过程监控具有一定的指导意义和实际应用价值。针对当前监控方法在轧制领域的应用中对过程参数影响性解释不足的问题,引入了轧制机理与数据模型相结合的研究方法。基于偏最小二乘算法及核偏最小二乘算法的原理和监控应用,通过轧制静态综合分析构建的影响权重矩阵重构算法模型的输入变量,从过程机理的角度区分了不同参数对板厚质量的影响大小,使得监控模型能更有效地应对不同的轧制工况,通过现场数据的仿真监控对比,优化的A-KPLS监控模型故障检出率有着明显提升。实例分析了多道次轧制过程中存在的影响权重差异和道次故障遗传等问题,以多个道次为整体模型的监控方案在故障发现的及时性和故障诊断的准确率上已无法满足生产需求。本文进一步提出了分道次的监控方案,在机理优化的A-KPLS算法基础上对每个道次建立子监控模型,以质量遗传为纽带对轧制过程进行精细化诊断,通过对单一型和复合型故障的仿真分析,表明分道次方案在对多道次轧制过程的监控中具有较大的优势。在冷轧铝合金板带多道次厚度监控研究的基础上,设计了基于LabVIEW虚拟仿真平台和MATLAB计算软件的铝合金冷轧板带厚度在线监控诊断软件,具备过程异常报警、厚度判定和故障变量诊断等功能。