循环流化床烟气脱硫技术是近年来开发的一种新型高效脱硫技术,具有系统简单、投资省、占地少的优点,而且脱硫效率较高,系统维护要求低,运行可靠,能够适应我国中小型电厂以及中小锅炉烟气脱硫的改造。该工艺以循环流化床原理为基础,通过脱硫剂在床内的多次再循环,延长了脱硫剂与烟气的接触时间,大大提高了脱硫剂利用率和系统脱硫效率,我国已将其纳入为重点开发研究和推广的烟气脱硫技术之一。为了揭示烟气脱硫的工艺机理,国内外的许多学者进行了大量的试验研究,对稳态机理模型的研究已基本成熟,但到目前为止,对循环流化床烟气脱硫过程的动态建模和控制的研究相对滞后。本文以国家电站燃烧工程技术研究中心开发的排烟循环流化床脱硫实验台为基础,深入研究循环流化床烟气脱硫过程的建模与控制问题,主要研究内容及创新点包括：(1)首次对循环流化床烟气脱硫过程进行动态建模和仿真分析。以烟气脱硫过程中的质量平衡方程为基础,结合描述流化床内气固流动特性的快速流态化模型,以及增湿活化的传质动力学模型,建立循环流化床烟气脱硫过程的动态机理模型,并对模型进行了稳态和动态性能分析。通过稳态分析不仅可以预测出不同工况条件下脱硫塔的脱硫效率,而且能够分别量化出新鲜脱硫剂和再循环物料的平均利用率。通过动态分析研究了该过程的非线性和分布参数特性。(2)针对循环流化床烟气脱硫过程中的关键参数绝热饱和温差不能直接在线测量的难题,提出一种基于混合策略的绝热饱和温差软测量模型,混合策略既考虑到了绝热增湿降温过程的机理,同时又利用了相关的过程数据信息。该软测量模型的预测精度很高,完全可以实现绝热饱和温差的在线测量。与工业脱硫过程的原有方案相比,只需在脱硫塔入口安装湿度传感器即可准确的预测出绝热饱和温差,保证脱硫系统长期的高效稳定运行。(3)针对循环流化床烟气脱硫动态机理模型中参数时变问题,提出一种基于特征线法的分布参数辨识方法,使模型能够适应参数的时变特性。该方法利用特征线将偏微分方程描述的分布参数系统模型转化为微分方程组,得到状态变量的解析表达式,然后根据最近时段的可测数据信息不断优化更新模型参数,实现对一阶双曲型分布参数系统的辨识。该方法避免了对偏微分方程进行多重积分的繁琐运算,较其他采用积分运算辨识方法要简单得多,仿真结果表明算法具有较高的辨识精度。(4)提出基于特征线法的模型预测控制算法来解决循环流化床烟气脱硫分布参数模型的控制问题,该方法是对模型预测控制方法应用于分布参数系统的新探索。通过特征线变换求解得到分布参数系统状态变量的解析式,离散化后作为预测模型用于模型预测控制。将基于特征线法的模型预测控制算法应用于循环流化床烟气脱硫系统的SO2浓度控制,仿真结果表明基于特征线法的模型预测控制算法对循环流化床烟气脱硫系统的SO2浓度控制具有良好的控制品质,可以实现对双曲型分布参数系统的有效控制,并且该算法的控制效果优于目前工程应用的前馈反馈控制策略。最后,在总结全文的基础上对循环流化床烟气脱硫过程进一步的研究重点和应用前景进行了展望。