注塑成型是目前应用较广泛的塑料加工方法,而由于过程变量的运行轨迹同设定的时间轨迹间的偏差、原材料纯度和尺寸不同等等都会使间歇过程各批次产品质量呈现出一定的不一致性。如果出现了大的偏差而未能及时排除,将会导致一批甚至多批次产品出现质量下降。因此,对间歇过程进行监测,在早期检测出过程的异常情况,可以帮助操作人员采取各种补救措施来消除故障或停止该批次生产,以减少原材料的浪费和设备的占用。注塑过程的多元统计方法研究共分为多向核主元分析法(MKPCA)和多向主元分析法(MPCA)两部分。首先,采集正常运行过程的多个批次数据,分别建立在正常操作条件下的模型；然后分别对测试数据进行监测；将MKPCA方法与MPCA方法进行比较,发现MKPCA方法更适合于非线性间歇生产过程的监测。但MKPCA方法仍有其劣势,诸如采用正常数据建模而未考虑故障数据；用经验法选取核函数及其参数等。针对以上MKPCA的缺点,提出了采用优化的MKPCA方法进行注塑过程监测的方法。在该方法中,以核函数的种类、参数以及主成分个数作为优化的决策变量,优化目标是保证以最大的正确率进行在线监测。利用优化的MKPCA模型进行在线监测并与未优化的MKPCA方法进行比较,优化的MKPCA能够较快监测出故障的发生,灵敏度高。在注塑过程监测软件的开发方面,采用C#编程语言和Oracle数据库进行软件的开发。从软件应具有的可靠性原则、开放性原则和可扩展性原则出发,并根据注塑生产过程的特点,设计了软件的结构和具体功能。其主要功能有：文件管理功能、模型创建和导入功能、模型管理功能、监测模型设置功能、监测结果显示与统计功能等。本软件具有界面友好、功能完整、操作方便的优点。实际运行表明,开发出的监测软件稳定可靠。