精馏塔是化工、炼油等行业中应用最广泛的分离装置之一,通常直接决定了企业的产品质量和生产能力,同时,精馏塔也是一种高能耗设备。然而,精馏过程是典型的非线性、强耦合、时变的多变量系统,所以精馏控制长期以来都是工程界和控制界的研究热点与难点。由于精馏系统的复杂性,以及控制要求的日趋严格,常规控制手段已经无法满足要求。因此,先进控制技术如何成功应用于精馏过程,实现稳定产品质量,提高产量及节能降耗的目标,具有重要的现实意义。本文的主要研究成果如下：(1)利用ASPEN PLUS流程模拟软件对醋酸脱水共沸精馏过程进行了稳态模拟,在此基础上分析了提馏段灵敏板最佳位置的求取途径,进一步利用ASPEN DYNAMICS对该精馏塔进行动态模拟。(2)以醋酸脱水共沸精馏过程为背景,实现了内回流控制、神经网络预测控制以及解耦控制等先进控制策略在精馏塔上的应用。针对不同的精馏控制要求以及多变量系统的强耦合特性,设计了三套先进控制策略进行比较,并确定了最佳方案：①塔顶内回流控制与塔底单变量神经网络预测控制。提馏段灵敏板温度能够精确控制在设定值,但该方案没有考虑塔顶酸含量的控制问题；②多变量神经网络预测控制。采用两组相互独立的RBF神经网络分别作为塔顶温度、提馏段灵敏板温度的多步预测模型,利用神经网络的梯度信息确定优化方向以及黄金分割法确定合适迭代步长的滚动优化策略,实现塔两端产品质量的多变量控制。能够同时将塔顶温度和提馏段灵敏板温度稳定在某一范围内,但由于不能完全消除多变量系统的耦合作用,系统存在稳态误差,不能达到精确控制的要求；③基于神经网络的预测解耦控制。先通过前馈补偿将多变量系统解耦为单输入-单输出子系统,然后针对子系统设计单变量神经网络预测控制器,该方案能够将塔顶温度和提馏段灵敏板温度精确控制在设定值,响应速度快,控制精度高。在动态模拟的基础上,利用ASPEN DYNAMICS与MATLAB SIMULINK联合仿真平台对以上先进控制方案进行了仿真研究,结果表明,基于神经网络的预测解耦控制,控制结构简单,控制器参数设置灵活,系统解耦能力强,控制精度高。