以草甘膦合成过程为对象。全面分析草甘膦合成过程各个阶段的工艺特性，并根据某厂的实际生产情况，生产控制要求和生产规模，对草甘膦合成过程提出了整体控制方案，包括：配料称量控制、顺序控制、温度控制等三大部分。通过这三大部分控制系统的有机结合，很好地实现了整个合成过程的自动控制。 预测控制是面向实际工业过程发展起来的一类先进控制方法，一直深受控制界的关注，将智能控制理论与预测控制机理相结合，使预测控制向智能化方向发展，以满足复杂工业过程控制的需要，是当前预测控制发展的新趋势。作为目前应用最为广泛的T-S模糊模型，本质上是一种非线性模型，理论上已经证明它可以按任意精度逼近任意非线性系统。利用T-S模糊模型作为预测模型恰好可以弥补单纯性预测模型的不足。 针对草甘膦合成反应过程难以建立精确模型的问题，本文提出了一种基于T-S模糊模型的动态矩阵控制（DMC）算法。讨论了T-S模糊模型的辨识问题，以直线作为数据分类的目标，提出了一种的简单辨识算法。首先采用Hough变换，根据给定的输入输出数据，得到了模型后件部分的直线方程，并辨识出结论参数，然后依照得到的直线对输入数据进行分类。考虑输入数据与相应直线的接近程度，以及邻近直线对输入数据的影响程度，辨识出了模型的前件参数。最后将T-S模糊模型作为DMC的预测模型，从而实现对非线性工业过程的DMC控制。并将该改进算法应用于草甘膦合成反应过程控制中，结果表明，与MDC基本控制算法相比，采用该控制算法后具有更好的控制效果。