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　　在碳钢弯头生产过程中，各工序将根据不同产品的质量要求制定多项质量规范要求，而影响这些质量规范的工艺参数也是多方面的，主要包括原料的各种参数、操作过程工艺参数等。如果将某一工序的生产过程看成是一个系统，则所有的工艺参数(包括原料参数)可作为系统的输入，产品质量指标作为系统的输出，而工艺装备的过程能力和工况、外部环境因素、操作人员水平等可视为系统的特征。产品质量的监控模型就是寻求在确定的系统特征下，建立生产过程中各种工艺参数与产品的各种质量指标之间的关系，即根据生产过程的输人输出数据建立质量监控系统的数学模型。但是，由于冶金生产过程的复杂性，常常难以建立系统的机理模型，因此基于实际生产数据建立统计过程质量控制模型成为必然的选择。

　　(1)多变量。碳钢弯头生产过程中涉及的工艺控制变量和产品质量指标多达成千上万个，如轧制温度、速度、轧制力等工艺参数，力学性能、合金成分、组织结构、尺度精度、表面质量等质量指标。对于不同品种、规格、工序等需确定不同的工艺参数与质量指标。

　　(2)强耦合。由于变量间的耦合关系，一个变量发生变化时将会引起其他多个相关变量发生相应变化。另一种情况是，当一个工艺参数调整时，其他参数也需调整才能确保产品质量。例如，温度的变化引起轧制力的变化，而轧制力又影响了塑性变形率，反过来又引起温度的变化。

　　(3)非线性。生产过程中工艺参数间、质量指标间、工艺参数与质量指标之间往往存在着多重非线性关系，采用常规的线性分析方法会造成质量预测和质量诊断过程的偏差，因此，需要采用非线性分析方法。

　　(4)遗传性。上个工序出现的质量问题将会影响下个工序的产品质量，甚至本工序中前阶段的过程控制对下阶段的质量控制都会有影响。例如，铸坯的内部夹杂物和偏析对热轧板带的质量和组织性能带来影响，进而影响冷轧的产品质量。

　　(5)高速性。生产过程中带钢的轧制速度最高可达到20~30m/s，这对工艺参数控制的时效性和准确性提出了更高要求，也对质量监控系统的实时性提出了更高的要求。

　　(6)时变性。当装备工况、环境条件发生改变时，工艺参数和质量指标也会随之产生变化。尤其像转炉、连铸机、轧辊等装备随着服役时间的增加，其工况会产生细微的变化。

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