辊道窑是陶瓷生产过程的核心设备,其内部的温度分布情况直接影响陶瓷制品的质量和产量,从而影响整个企业的能耗以及成本。而在陶瓷烧制过程中,对陶瓷制品的烧成质量影响最大的是烧成带,烧成带内部的温度变化决定制品质量的好坏。因此研究辊道窑烧成带的温度及预测方法,通过温度预测结果来指导操作人员提前对设备进行参数调整,能够防止陶瓷制品出现变形、起泡、无光等质量问题,有效提高辊道窑的运行效率,从而实现企业的节能降耗。本文针对辊道窑烧成带在生产过程中具有强非线性、强耦合性、强滞后性、时变等特点,在对辊道窑烧成带生产工艺及温度影响因素进行分析的基础上,建立了辊道窑烧成带集合工艺参数和传热过程的烟气温度机理模型。然后提出了一种基于数据驱动的改进核主成分回归方法,用于建立温度误差补偿模型。最后将机理模型和误差补偿模型结合得到混合模型,用于烧成带温度预测。本文具体的研究内容如下:（1）针对陶瓷制品的烧成过程,首先系统分析了辊道窑烧成带的结构特性、温度特性以及烧成制度。然后根据辊道窑的特性分析影响辊道窑内部温度和陶瓷制品质量的关键因素,建立温度预测框架,对适用于辊道窑烧成带的温度预测方法进行分析并确定最佳的算法,为后续烧成带温度预测方法的选择提供依据。（2）针对辊道窑烧成带内部的烟气温度无法准确实时测量,进而影响陶瓷制品质量的问题,建立了烧成带烟气温度的一维稳态机理模型。首先分析烧成带的传热过程,针对传热过程建立烟气温度分布模型,然后分析微分方程的求解过程并确定用于求解机理模型的方法,最后对比仿真结果并引出下一章的研究内容。（3）针对机理模型求解不准确的问题,提出一种基于机理和数据驱动的混合模型进行烧成带温度预测。首先针对机理温度与实际温度存在一定误差的问题,提出一种改进的核主成分回归方法进行温度误差补偿,建立误差补偿模型。其次将温度误差补偿模型与机理模型相结合形成混合模型,使用混合模型进行烧成带温度预测。最后将本文提出的改进方法与局部加权核主成分回归方法、移动窗局部加权核主成分回归方法进行比较,结果表明本文的改进方法具有更好的鲁棒性和更快的计算速度,符合工业的实际生产要求。（4）根据企业生产的具体要求,结合上述的研究内容,使用MATALB GUI软件实现了辊道窑烧成带温度预测模块的集成开发和应用。将机理模型和温度预测模型集成,然后基于软件集成方法和Java语言实现辊道窑烧成带温度预测系统,并应用于实际生产的指导。