橡胶中的炭黑分散度，是衡量混炼胶质量的一个重要的指标，同时也是衡量混炼胶的成品性能好坏的重要尺度。由于在线检测混炼胶分散度的设备实现难度大，因此建立分散度与较易测量的过程参数的数学模型，利用计算机技术实现分散度的在线预测是一种有效的方法。近年来，蓬勃发展起来的支持向量机方法越来越引起国内外学者的重视，因此应用支持向量机理论，建立混炼胶分散度的预测模型，实现分散度的在线预测具有重要的理论意义和实际意义。 本文在详细分析与混炼胶质量有关的各种影响因素和过程参数后，通过实验研究，首次建立了基于支持向量机的分散度预测模型，实现新型实验密炼机混炼胶分散度的在线预测。并讨论分析了支持向量机各参数对预测结果的影响，优选了参数。仿真结果表明，使用支持向量机对分散度进行建模预测是一种行之有效的方法，预测效果较好。 为使预测模型的性能更加优异，本文根据实验样本的特点，结合模糊聚类算法对建模所需的训练样本进行优化选择后，建立基于支持向量机集成的模糊系统模型，用于新型实验密炼机分散度的预测。离线仿真结果表明，改进的模型具有更高的精度和更好的泛化能力，同时模型结构简单，占用较少的计算资源。 本文基于组态软件，开发了新型实验密炼机控制系统软件。该软件具有友好的人机交互界面，数据采集准确可靠，能够实现分散度的在线预测、多种控制方式的设置及多种过程参数的采集、显示、存储、查询和打印等功能，这为混炼胶分散度的在线检测提供了一种新的方法。