制糖澄清过程亚硫酸法生产工艺流程短，设备简单，因而在我国得到广泛使用。广西是全国主要的产糖基地，是我国蔗糖产业最为完善和发达的省区。制糖澄清过程中pH值的稳定控制至关重要，直接影响成品糖的质量，如何对该过程pH值进行有效的稳定控制是目前需要解决的关键问题。　　 自适应动态规划(Adaptive Dynamic ProgrammingADP)是一种结合了人工智能和控制论的新兴非线性优化方法，该方法融合了强化学习和动态规划的思想，有效地解决了动态规划中“维数灾”的难题，为大规模复杂非线性系统的优化控制提供了一种切实可行的理论和方法。　　 本文主要介绍了自适应动态规划方法中的双重启发式动态规划算法(DualHeuristic Programming DHP)，它是一种估计代价函数导数的方法，适合于处理要求精度较高的复杂系统。在本文的工作中，首先，介绍了糖厂澄清过程工艺流程，分析影响澄清过程pH值的各种因素，综合考虑了系统的时间滞后等特性，采用合理的数据预处理并建立了基于BP(ErrorBackProragation)神经网络的澄清生产过程模型。其次，论述DHP算法的基本结构、公式推导及其实现和训练的详细过程。最后，在Matlab环境下采用ADP方法中的DHP算法控制澄清过程中和pH值及清汁pH值。实验结果表明DHP算法能稳定控制pH值，可以实现pH值的优化控制。