在聚乙烯的工业生产中，熔融指数和密度是评价聚乙烯产品质量的两个重要的质量指标。然而在实际的生产中，由于缺乏有效的在线测量仪表，只能采取实验室定时采样分析来获得质量指标，这样必然会导致产品质量出现波动，甚至装置停车。因此，实现对聚乙烯质量指标的在线估计，对指导企业生产，提高产品质量和企业经济效益具有十分重要的意义。本文以工业气相法聚乙烯工艺为例，对聚合机理进行了分析，在此基础上结合Hammerstein模型的特点，采用特征建模的方法，建立聚乙烯质量指标预测模型。运用粒子群优化算法，根据历史生产数据，辨识得到质量指标预测模型参数。实际中，由于存在各种噪声和干扰，为了保证模型预测精度，在进行模型预测时必须对模型进行校正。设计带有动态优化渐消因子的强跟踪滤波器，通过将模型逼近偏差引入滤波器中，增强了滤波器的鲁棒性，实现了对质量指标的在线估计。在保证模型预测精度后，设计控制器对聚乙烯生产过程进行实时控制。基于非线性分离模型，将质量指标预测模型分解为非线性稳态系统和线性动态系统，对非线性部分引入非线性求逆，转为求解优化问题，对线性部分设计线性控制器，实现了对聚乙烯质量指标的预测控制。仿真和实际的运行结果，证实了在线估计和预测控制的有效性和可行性。