过程模型化是工业过程优化控制的基础。混合建模法结合了机理建模与经验建模的优点,既利用了先验信息,反映了实际系统的主要规律,又体现了未知扰动和不确定性对实际系统的影响,有比单一机理模型更高的精度,和比单一经验模型更高的可靠性。本文以双酚A(BPA)缩合反应过程为对象,以建立生产过程质量指标在线估计的软测量模型为目标,对化工过程混合建模的理论和应用作了如下研究:从研究双酚A缩合反应的机理着手,建立了机理模型和支持向量机相结合的混合模型,用缩合反应机理模型构建混合模型的框架,描述整个反应的变化趋势。再用支持向量机根据工况条件实时估计机理模型中不可测的模型过程参数,实现缩合反应器出口BPA含量的在线软测量。仿真实验的结果证实了该反应器模型的准确性。双酚A生产采用阳离子交换树脂作为催化剂,催化剂活性对BPA生产有着重要影响。在研究催化剂失活机理的基础上,建立催化剂失活的半经验方程式,描述催化剂活性变化趋势,再使用支持向量机根据工况条件实时估计催化剂活性波动情况,实现催化剂活性的在线软测量。仿真实验的结果证实了该模型的准确性。数据预处理是软测量建模的重要环节,预处理的效果直接影响模型的性能。针对实际生产中现场数据含噪以致影响软测量模型性能的问题,将经验模态分解(EMD)和主元分析(PCA)算法相结合,用于去除模型输入样本数据所含的噪声,提高软测量模型的性能和估计精度。仿真实验的结果证实了该数据预处理方法的可行性和有效性。本文研究成果已应用于实际生产过程,并通过了教育部科技成果鉴定,取得了较为满意的效果。