复杂过程的建模与控制是控制理论与控制工程的主要研究内容,是推动工业过程自动化的巨大动力。本文选择化工生产中的一类聚合反应过程对象作为研究背景,对化工过程中的若干建模与控制问题进行了研究。对于具有高度非线性、时变性、大滞后、不确定性和复杂性的化工反应对象,按照反应机理建立的模型,忽略了很多因素,建立的数学模型无法取得满意的效果。对这类化工反应,必须采用先进的理论和方法,例如:神经网络、模糊控制、先进控制技术等。本文以化工反应中丙烯聚合反应作为研究对象,当用对象的输入输出数据建立非线性对象的模型时,用一个神经元网络来映射整个样本空间,很难对过程的非线性区域进行精确描述。针对单个神经元网络在大范围内拟合性能不够理想的问题,采用模糊分类器,利用神经网络建立非线性模型,构造了一种分布式模糊神经网络来建立模型。对化工反应的建模问题,本文探讨了自适应神经网络模糊推理系统的模型建立问题,并用丙烯腈聚合反应过程数据进行了仿真研究。针对化工过程控制中的一类液位控制问题,本文采用模糊控制算法,设计了模糊控制器和模糊自适应PID控制器,针对水位的实时变化情况,给出不同的控制量,此算法在过程控制实验装置上得到了实现。通过实验,将模糊控制器与普通PID控制器的控制性能比较,结果表明模糊控制具有更好的控制效果。为了对化工反应进行很好的控制,本文采用了自抗扰控制算法。在此控制器算法中,对参数的调整问题进行了归纳总结。对一类复杂的化工过程模型,采用自抗扰算法进行控制。仿真结果表明这种方法的有效性。