在科学技术高度发展的今天,钢材作为一种重要的生产材料被应用到各个领域中,对钢材性能的要求也越来越高。连续退火是改善带钢的力学性能的关键过程。但实际生产过程中,连续退火过程机理复杂,并且对带钢质量的检测有很大的时间滞后,这给提高带钢质量带来了很大的障碍。偏最小二乘建模方法作为多元统计方法的一种,不依赖过程机理知识,模型结构清晰,过程变量与质量变量间的关系明确。本文选用偏最小二乘方法构建带钢质量与过程变量之间的关系,可以及时实现带钢质量预报和过程监测,并可以追溯故障变量,保障生产过程的安全。本文重点研究基于偏最小二乘方法的连退机组带钢质量预报和过程监测系统的设计与实现。首先分析现场数据项、模型输入需求以及模型输出需求,结合现场设备条件建立带钢质量预报和过程监测系统数据库。根据处理后的数据,离线训练偏最小二乘回归模型,建立在线带钢质量预报和过程监测模型,并用现场数据测试模型精度。最后,以模型为核心,为其编写不同环境、平台之间的数据接口和数据预处理模块,并根据模型输出和现场工艺特点开发系统操作界面。系统数据库为系统管理庞杂的数据；在线模型进行带钢质量预报和过程监测；数据接口和数据预处理模块保障整个系统数据交换畅通无阻；系统操作界面直观的显示系统输出,方便现场工人操作。以上四个部分协同工作,构成了整个带钢质量预报和过程监测系统。本文设计的连退机组带钢质量预报和过程监测系统在现场的运行十分成功,这不仅证明了系统算法的有效性,同时也为多元统计方法在大型工业过程中应用提供了可靠的依据。