论文建立了轧机系统的质量集中模型,研究了机构振动和轧制过程振动相互影响和相互作用的关系,分析了轧制过程振动纹的形成原因,并探讨了减少振动纹的相应措施.研究了轧制过程振动信号的特征提取方法.在分析了高阶统计量、高阶谱、高阶时频分布以及循环平稳理论优缺点的基础上,将高阶统计量、高阶谱、高阶时频分布和循环平稳理论引入到设备状态监测和故障诊断技术中,并在生产实际中进行了应用.通过对高维数据空间降维技术的研究,提出了多通道状态监测方法.并通过比较人工神经网络和支持向量机的分类方法,提出了基于支持向量机的带钢表面几何质量的评价方法.开发了一套基于多通道技术的轧制过程在线监测与表面几何质量评价系统.介绍了整个监测系统的总体结构、功能和特点;探讨了基于TCP/IP技术的监测数据通讯的一般规程,并设计了相关软件程序.现场实践表明:上述方法是有效的和适用的,该系统稳定可靠,能准确有效地进行轧制过程设备状态的监测和带钢表面几何质量的评价.在生产实践中具有良好的应用前景.该学位论文所研制的冷轧带钢表面几何质量测评系统,在2001年12月通过了宝钢冷轧部的验收.