焦炉火道温度是焦炉生产过程中的重要参数，如何根据火道温度来调节煤气流量和分烟道吸力，使温度保持稳定，是焦炉生产的关键操作。由于焦炉火道温度是通过人工每四小时测温获得的，如何消除人工测温的迟滞性，构成温度反馈控制系统，在理论和实际中都具有重要的研究意义.本文针对焦炉火道温度不易测量，过程参数具有非线性、时变和干扰性强的特点，探讨了应用基于集成模型的软测量模型达到实时获得焦炉火道温度的方法。 论文首先介绍了本课题的研究背景及来源，在调研国内外焦炉火道温度实时测量的研究现状后，通过对焦炉火道温度软测量的目的和难点的讨论，提出本论文将要研究的问题和基本的解决思路。为建立焦炉火道温度软测量模型，对焦炉生产中换向周期内火道温度和结焦时间内火道温度的变化规律进行了分析，综合考虑焦炉火道温度各种影响因素，得出可以利用蓄热室顶部温度(简称蓄顶温度)建立火道温度软测量集成模型的结论。为获得蓄顶温度，本论文提出一种选取典型蓄热室的方法，并且利用级数理论验证了这种选取方法的有效性。为反映蓄顶温度和焦炉火道温度之间的线性关系，建立了两者之间不同类型的线性回归模型;为反映两者之间不确定的非线性关系，建立了两者之间的分布式神经网络模型:首先对蓄顶温度和线性回归模型的输出构成的广义输入进行聚类，针对不同的类别分别建立BP神经网络子网，各个子网的输出经模糊组合作为分布式神经网络模型的输出。为发挥线性回归和神经网络两类模型的优点并避免其不足，对两类模型进行了集成。最后，针对焦炉有三种不同加热方式的特点，提出一种集成模型的切换策略;为使软测量模型适应工况的改变，提出一种软测量集成模型的自适应策略;为利用焦炉火道实测温度，使软测量模型能正确实时反映火道温度，不因模型运行时间增长而使预测值误差积累，提出一种软侧量模型的修正算法。 实际运行结果表明:论文提出的焦炉火道温度软测量集成模型完全能够达到工业现场应用的要求。论文最后在总结本文提出的软测量建模方法和步骤的基础上，指出了软测量方法在过程控制中广阔的应用前景。