生产过程质量监测是砂型铸造质量控制的重要环节。砂型铸造生产过程影响因素多、工艺参数波动大,存在多变量耦合影响的情况,导致我国汽车、轨道交通、工程机械等行业重要装备复杂铸件生产合格率低、质量波动大。目前砂型铸造企业质量监测依赖人工经验和单变量统计分析方法,只能监测单个指标的变化,无法监测多变量耦合影响变化的异常情况。为此,开展砂型铸造生产过程多变量耦合质量监测研究,提出了砂铸生产过程数据变频采集方法和加权超球核主元分析的监测方法,主要的工作如下:首先,提出了砂型铸造生产过程实施质量监测的总体方案。分析得出砂型铸造生产过程过程数据有非线性、非高斯性的波动特性,提出了对于过程简单的工序使用单变量统计过程监测、对于过程复杂的工序使用多变量统计过程监测的监测方案。其次,提出了砂型铸造生产过程连续型数据的变频采集方法。使用基于抖动比的方法采集环境温湿度等低波动参数,使用基于旋转门算法的方法采集混砂温度、造型压力等高波动参数,解决了采集数据质量与数量之间的不平衡问题。对混砂温度的验证结果表明,在保证数据不失真的情况下变频采集的数据量减少了18%。然后,提出了针对非线性与非高斯数据特征的加权超球核主元分析质量监测方法。第一步将平滑处理后的数据进行核主元分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）分解,得到主元子空间和残差子空间;第二步将两个子空间输入到加权的支持向量数据描述（Support Vector Data Description,SVDD）超球体中训练,分别建立两个统计量用于过程监测。利用标准化TE过程对方法进行验证,其对21种故障的平均检测率比经典的主成分分析、KPCA、SVDD方法分别提高了13%、8.9%、10%。最后,基于华铸QCO系统开发了质量监测界面,并对国内某砂铸企业开展应用测试。对砂处理过程的单工序多变量异常监测结果表明,对异常的检测率达到91.8%,比KPCA提高了50%。对熔炼浇注过程的跨工序多变量异常监测结果表明,对异常的检测率达到87.1%,比KPCA提高了48%。本文提出的方法具有更高的异常检测率,可实现对砂型铸造生产过程多变量耦合影响变化异常情况的监测。