化工产业是我国国民经济的支柱性产业，化工产品乙酸乙酯是现实生活中使用量较大的有机化工原料和工业溶剂。乙酸乙酯的生产过程可分为酯化、中和、萃取和精馏四个阶段。乙酸乙酯的酯化反应主要是在反应釜中进行，是乙酸乙酯生成的阶段。酯化反应过程中，温度控制好坏直接影响产品的质量和产量。所以，本文以反应釜为被控对象，对其反应过程中的温度进行优化控制，对指导实际生产，提高产品质量与产量具有现实意义。由于酯化反应过程机理复杂，反应中存在吸热和放热，具有大惯性、非线性以及模型结构不确定等特性，对于传统的基于模型的控制算法，温度控制效果往往不佳。因此，本文在综述国内外化工生产过程中间歇式反应釜温度控制研究基础上，通过对被控对象特性的分析，提出了将预测控制和模糊控制相结合的复合控制策略，利用粒子群优化算法对模糊控制器的控制规则选取进行优化，并通过仿真分析与应用，证明了该算法具有良好的控制效果。本文主要完成的工作如下：1、介绍了乙酸乙酯生产的工艺流程与反应釜的组成结构，分析了反应釜温度控制的特性，建立了基于一阶纯滞后环节的系统模型，分别用最小二乘法、遗传算法和粒子群算法对模型参数进行辨识，并对辨识结果进行比较，确定了基于粒子群优化算法的辨识结果作为模型参数。根据预测控制和模糊控制对被控系统数学模型依赖性低及对非线性系统控制突出的特点，提出了将预测控制和模糊控制相结合的反应釜温度复合控制方案。2、根据工艺控制要求，针对反应过程的特点与温升特性，设计了基于粒子群优化的预测模糊控制算法。该方法利用粒子群优化算法对模糊控制规则的选取进行了优化，并将优化的模糊控制与预测控制有机结合对反应釜温度实施控制，避免了传统模糊控制自学习过程中的规则爆炸等不足。进行了理论仿真研究，验证了控制方法的可行性。3、以实验室现有的乙酸乙酯生产线中的反应釜为对象，西门子S7-300PLC为下位机控制器，北京亚控科技发展有限公司的组态王(6.53)为上位机监控平台，完成了系统的控制柜设计、硬件接线设计与调试，开发了基于STEP7的智能控制软件包，设计了动态工艺流程显示、数据报表、实时与历史趋势记录等人机交互画面，实现了反应釜温度的智能控制。实际运行结果表明，该控制方法具有可靠性高、超调量小及响应时间快等特点。