连续搅拌反应釜(Continuous Stirred Tank Reactor, CSTR)作为一类化学反应器,由于其成本低、热交换能力强和产品质量稳定等特点,成为生产聚合物的核心设备,在化工、发酵、生物制药、石油生产等工业生产过程中得到了广泛的应用。连续搅拌反应釜的控制变量主要包括压力、温度、浓度等,对这些变量的控制将直接影响到化工产品的质量。在实际生产过程中,连续搅拌反应釜会受到许多不利因素的影响,故难以建立其精确数学模型,因而不易实现面向性能的控制。针对以上问题,考虑不同情况,本文从无模型和模型控制两个角度来设计控制器,实现连续搅拌反应釜内温度的精确控制,从而保证釜内反应物浓度能够达到期望指标。本文首先基于连续搅拌反应釜的结构和工作机理,介绍了按照夹套传热和冷凝管传热两种传热方式,应用物料平衡原理建立的两类连续搅拌反应釜数学模型。对于复杂情况下难以获得精确数学模型的连续搅拌反应釜系统,同时又受到各种扰动的影响,利用系统的输入输出数据,设计了PID控制器和无模型自适应控制器。这两种方法无需系统的数学模型,为数据驱动的控制器设计方法,设计过程简单。控制结果表明：虽然PID控制方法设计简单,但控制效果不佳,无法满足控制精度要求；无模型自适应控制器的设计不依赖受控系统的数学模型而只需它的I/O数据,控制精度高,但过渡过程时间长。对于能够建立参数化模型的连续搅拌反应釜系统,利用其模型信息,分别采用神经网络自适应控制和浸入和不变(I&I)自适应控制方法设计了相应的控制算法,实现了面向性能的控制。控制结果表明：神经网络自适应控制器能够任意逼近未知的理想控制器,但由于其所需控制参数随逼近精度而增加,要达到理想的控制效果,导致控制器设计非常复杂；浸入和不变自适应控制的精度高,可以实现完全跟踪,但其自由函数β(x)的选取较为困难,需要求解偏微分方程。通过对连续搅拌反应釜不同类型控制器的设计过程可知：数据驱动控制,如PID控制和无模型自适应控制具有控制器设计简单的特点,但控制性能尚有提升空间；基于模型的控制,如神经网络自适应控制和浸入和不变自适应控制具有较好的控制性能,但控制器的设计相对复杂且需要被控对象的数学模型。