间歇式染色生产方式由于其能适合小批量生产，且生产设备简单、易操作等优点，使之成为我国印染行业的主要生产方式之一。但是，其具体的上染过程非常复杂且牵扯到很多影响因素，要得到稳定的染色产品比较困难，因此，对其进行建模和控制是非常必要的。目前已有的上染过程模型大多是基于菲克定律的单工艺参数(温度或pH)机理模型，很难反映其它影响因素以及历史数据对染色成败的影响等等。在控制方式上，大多采用传统的开环控制，这种研究很难解决对染料上染过程的直接控制问题，其控制效果的好坏完全取决于工艺设定的精确性。本文针对这些情况，提出了将机理模型与非机理模型相结合的建模方法，并依据该方法实现了间歇式上染过程上染速率的集成建模。在控制方式设计方面，构建了以所建间歇式上染过程的上染速率集成模型为软测量模型的闭环控制系统，而且在其中引入了将广义预测与变结构控制相结合的智能控制算法。本文选择分散红、黄、蓝三原色染涤纶为代表，利用数据驱动方法-支持向量机回归(Support Vector Regression, SVR)理论，分别对其建立染料上染率和多染色工艺参数（温度、pH、保温时间）之间的单因素—平衡上染百分率模型，并通过实验验证了这种方法的可行性与预测准确性，然后利用支持向量机以及其改进的最小二乘向量机方法建立了多因素—平衡上染率模型，进一步将其与机理模型（吸附速率方程）进行集成，最终建立了分散染料染涤纶上染速率集成模型。通过实验验证所建立集成模型有较高的精确度，可以满足染色结果预测的需要。在控制策略上，本论文以上染速率曲线为控制目标设计一闭环控制系统，针对上染过程中上染速率不易直接测量的问题，本文提出了将前面所建立的间歇式上染过程上染速率集成模型作为整个闭环控制系统的软测量模型的方法，以期对上染过程进行及时反馈和控制，提高最后的染色质量，降低能耗和污染排放。在控制算法方面，传统的控制算法采用直接反馈PID控制，其输出往往超调严重，鲁棒性也差。最主要的问题是被控对象有不同时间的延迟环节，造成PID的控制效果很不理想。本论文采用将广义预测与变结构控制相结合的算法，选取温度作为控制参数，最终实现间歇式染色过程上染速率的控制。仿真以及实验结果显示，该算法可以很好的对间歇式染色过程中的上染速率变化进行跟踪和控制。