精细化工、生物化工和医药化工等以间歇生产方式为主的技术密集型产业，在国民经济中占有重要地位。间歇生产的质量波动大、控制困难等，已成为化学工业在精细化进程中亟待解决的关键问题。本项目研究拟采用子空间辨识方法获得过程动态模型，产品质量参数由扩展Kalman（EKF）滤波器在线估算，然后由迭代学习策略控制产品的终端质量；在监控下一个生产批次时，生产模型和EKF初始参数均由以前生产批次的信息修正后得到，从而将"批次（之）间"的信息在建模、参数估计和控制的统一框架下迭代利用。随着迭代修正的进行，建模和参数估计误差在随后的生产批次中逐渐被最小化，实现对产品质量的动态、滚动监控。本研究对提升和改造传统化工间歇生产、减小产品质量波动和改善我国间歇生产质量控制的落后现状，以及对促进信息和计算技术在化工领域的应用，均具有重要理论和经济价值。