在水泥回转窑内进行的熟料煅烧是水泥生产的主要过程。熟料煅烧是一系列复杂的物理、化学变化过程，反应过程中滞后时间常数大、扰动因素多是回转窑难以控制的主要原因，特别是回转窑控制变量多且各变量间相互干扰，更加增加了操作控制的复杂性。如何控制回转窑很大程度上决定了水泥生产的效率。 基于以上这些情况，本文将信息融合技术应用到水泥回转窑的控制中。信息融合是集信息处理、概率统计、人工智能、模式识别、认知科学、计算机科学及信息论等技术于一体的一门新发展起来的交叉学科。在智能机器人、自动化生产、遥感、雷达、声纳、导航等领域，特别是在C<3>I 系统中有广泛的应用。本文提出聚类控制是以多传感器信息融合知识为基础，结合聚类分析、神经网络等方面的知识，并将其应用于水泥回转窑的生产控制中，通过综合判断、全局分析，形成一种新型的控制策略，以解决单一传感器不能全面反映工况信息从而不能准确选择控制方案的问题。 本论文主要内容是在前一届学生研究和对双阳水泥厂调研的基础上进一步进行水泥回转窑控制系统的分析和设计，其主要内容如下：文章首先介绍了课题的来源、意义和现阶段国内外的研究现状，较详细的介绍了信息融合和聚类控制理论的基本知识；其次介绍了本论文的研究对象—水泥生产过程和水泥回转窑的控制系统，对其工艺作了简要的介绍，分析了其控制难点，并建立了其简化模型；然后讲述了本文所用的聚类控制的基本工具—ART-2和BP神经网络，描述了它们的基本理论以及本论文所用到的网络结构的设计过程，并且用训练样本进行了MATLAB训练和仿真；接着在介绍神经网络的基础上分析了实现聚类融合控制系统的设计，分析了输入信息空间、聚类融和空间、类别空间、控制策略空间，并对聚类神经网络和窑速控制系统进行了仿真；最后，介绍了基于信息融合的聚类控制算法的编程实现，并在工业控制计算机上结合工业控制板卡的基础上进行了硬件的初步设计。 随着对本课题研究的逐步深入，实现聚类功能算法的编程实现和硬件的初步设计，进一步证实了本课题理论研究部分的正确性及整体系统设计的可行性。