精馏过程是典型的工业分离操作过程,常常广泛应用于化工、石油化工、石油等工业中。精馏过程的塔内压力温度、塔顶塔底组分等过程变量的控制品质是影响控制品质和产品质量的关键因素。精馏塔是典型的工业过程生产对象,在负荷变化和产品组分变化时,会体现出强烈的非线性特性且系统本身带有约束。此时,传统的线性预测控制理论和方法已经无法满足生产过程的需求,需要采用非线性模型预测控制算法来对工业过程进行预测和控制。本文以微分代数方程(DAE)模型描述的精馏塔为对象,采用基于机理模型的非线性模型预测控制算法(NMPC),研究了变工况(负荷和进料组分变化)情况下精馏塔的非线性控制问题。在控制策略上,从传统的二元组分控制策略扩展到组分profile曲线控制策略,提出了一种组分profile曲线的质心控制策略,该算法在算法收敛速度和控制性能上呈现出优势。本文的主要研究工作和创新点如下：1.在精馏塔的机理模型方程的基础上,研究了基于机理模型的非线性预测控制算法和求解策略。分析了精馏塔对象优化问题描述以及详细论述了精馏过程约束。结合精馏塔机理模型,对该算法求解策略进行了详细的说明。2.针对负荷变化和产品组分变化的情景下,研究了两种面向组分profile的曲线控制算法：基于组分曲线的预测控制算法和基于B样条曲线的预测控制算法。对三种控制算法(传统的二元组分控制、基于组分曲线的控制算法和B样条曲线控制算法)分别在进料组分和进料量变化下的系统响应速度以及控制品质进行仿真和比较。结果表明,面向组分profile的曲线控制策略性能要优于传统的二元组分控制策略,而基于组分曲线的预测控制算法和基于B样条曲线的预测控制算法在控制品质上没有体现出太大的差异性。3.针对工况变化时上述控制算法存在收敛速度慢的问题,提出了一种面向profile曲线控制的质心控制策略,该算法使用曲线的质心来描述整个组分profile曲线。对提出的质心控制算法分别在进料量和进料组分变化的情况下进行仿真,并与其它两种profile曲线控制算法进行比较,验证了所提出的质心profile控制算法的快速收敛性和抗干扰性性能。