连续搅拌反应釜(Continuously Stirred Tank Reactor,CSTR)是化工过程中用途广泛的反应仪器,其具有成本低廉、换热能力强等优点。但是,由于在生产过程中,反应釜内同时会发生多种不同的化学反应,如何对这些反应进行简单可行的控制成为首要解决的问题。本文基于约束控制和自适应控制策略,利用神经网络和模糊逻辑系统的建模特性,针对具有约束的连续搅拌反应釜,设计稳定的智能自适应控制器,保证釜内温度、流量、压力保持在一定范围内,维持各参数稳定,使釜内反应物分布均匀。本文主要从以下两个方面进行了研究:连续搅拌反应釜系统是一种典型的非线性系统,在其反应过程中反应物浓度等各参数易出现波动,具有时变性,且化学反应系统中压力、温度必须控制在一定的安全界限内,其数据具有约束性。为此,针对具有时变输出约束非线性的连续搅拌反应釜系统,提出一种自适应模糊逻辑控制方法,通过构造新型时变障碍李雅普诺夫函数和设计自适应控制器以保证系统的稳定性能,并且系统的所有状态变量不能违反其约束界。最后,针对非线性连续搅拌反应釜系统进行仿真研究,验证了所提出控制方法的有效性和可行性。针对两个反应釜进行串级反应的情况,釜内物质在传输时不可避免地会出现时间滞后,导致下一阶段反应时间也相应后延,具有较强的时滞特性。同时,浓度等参数也会随之波动,具有时变性。因此,针对时变时滞的多个连续搅拌反应釜系统,提出一种自适应神经网络控制方法,通过构造新型时变障碍李雅普诺夫函数与李雅普诺夫-克拉索夫斯基泛函,设计了自适应控制器以保证系统的稳定性能,克服了状态时滞与约束对系统稳定性的影响。针对连续搅拌反应釜系统进行仿真研究,验证所提出控制方法的有效性。