VD炉是降低钢液中氢、氮含量以及非金属夹杂物等的重要设备。由于VD炉冶炼是在真空下进行的,使得炼钢各终点参数不能或很难实现连续测量。对于大多数VD炉来说,冶炼终点参数主要是依靠操作工经验来获得,直接影响了冶炼过程的操作。为此,本文进行了VD炉冶炼中的钢水温度和氮含量的预报模型研究。为解决现有的温度预报模型对于小样本预测精度较差的问题,本文建立了基于支持向量机的VD炉钢水温度预报模型,通过研究生产工艺,确定了模型的输入输出参数。为了快速、准确获得支持向量机参数,采用遗传算法实现模型参数的选择。仿真结果表明,在小样本的前提下,基于支持向量机模型具有了较好的预报精度。针对现有氮元素机理模型存在预测精度很差的问题,本文建立了基于支持向量机的氮元素预报模型。为了进一步提高模型精度,通过仔细研究机理模型,本文将机理知识融入支持向量机模型,建立了VD炉氮元素终点预报模型。模型通过支持向量机预测出机理模型所需要的输入参数,然后将参数带入简化机理模型从而获得氮元素预测值。仿真结果表明,混合模型具有较好的预报精度。针对VD炉实际生产过程,设计了VD炉自动控制系统,包括：计算机控制系统硬件设计、基础自动化系统软件设计以及过程自动化软件的设计。通过基础自动化系统实现了对VD炉生产的实时监控,通过过程自动化系统实现了VD炉冶炼过程的终点参数的预报。