随着稀土产业不断向大型化、集中化、连续化方向发展,建立高效稳定、智能化程度更高的产业线是未来的趋势。在实际现场中,由于存在外界环境及萃取工业系统内部因素的干扰,需对整个系统的关键操控量实施有效控制,以保证稀土产品的质量和收益。我国稀土萃取工业过程自动化水平偏低,萃取产业线依赖人工经验手动调控流量大小,这导致了出口产品质量的不稳定以及原材料资源的大量浪费。因此,选取行之有效的自动控制方法对保证系统稳定有效地运行是至关重要的。本文主要研究对象是CePr/Nd萃取分离过程,首先采用分液漏斗法对其进行计算机仿真模拟,获得运行数据以补充修正现场采集的数据,针对萃取过程的强耦合性及复杂多变的环境背景,根据数据驱动思想建立系统模型,设计合适的优化控制器以保证萃取过程出口产品质量的稳定。具体的研究内容如下:1、针对稀土萃取现场采集数据不足的问题,以串级萃取理论为基础设定工艺参数,利用分液漏斗法对CePr/Nd串级萃取系统进行计算机动态模拟,并且动态计算每级多组分间的分离系数,获得运行过程数据以补充修正现场采集数据,为稀土萃取过程的建模和控制奠定基础。2、由于稀土萃取过程环境变化、设备折损、原料批次的不同导致的持续干扰,会引起对象运行特性的改变,导致离线模型失配及控制器性能逐渐变差。本文在构建系统回声状态网络离线模型的基础上,提出稀土萃取过程模型在线优化控制方法,设计在输出误差超过一定阈值时,则开始启动模型优化调整策略,通过卡尔曼滤波算法对模型参数进行校正,并相应地修正预测控制器,最后通过实验仿真验证了该设计的可行性。3、针对稀土萃取过程存在的强耦合性,本文将系统视作多个多输入单输出子系统,并针对每个系统构建稀土萃取过程极限学习机模型,在此基础上,将解耦控制策略纳入预测控制算法中设计模型预测解耦控制器,使得某个回路控制器目标函数的偏差权重将基于其他回路的输出偏差大小自适应调整,最后将该设计与常规广义预测控制器作对比实验,总结不同工况下的控制调节律,仿真验证了该控制器的可靠性。为改善稀土萃取过程的运行控制性能,本文在建立合适系统模型的基础上,分别设计了稀土萃取过程模型在线优化控制器与模型预测解耦控制器,且均仿真验证了两者的可靠性,这为稀土萃取控制系统的智能化,以及更稳定地应用到环境多变的萃取工艺场所提供了一定理论基础和技术支撑。