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提高原料转化率意味着降低生产成本，增加生产效益，这对化工生产企业至关重要。在现有装置基本不变的情况下，利用软测量技术、先进控制和优化控制等技术手段提高转化率有显著的现实意义。 本文分析了RBF人工神经网络的算法和特点，对RBF神经网络模型的结构和在线校正、学习功能作了改进，使其泛化能力和自适应能力都有所提高，能适应处理量的变化和原料性质的波动。基于吉林化学工业股份有限公司电石厂醋酸装置的现场数据，结合机理分析，本文用改进的RBF网络建立乙醛氧化制醋酸生产装置氧化液醋酸含量、乙醛含量、甲酸含量和尾气CO2含量软测量模型。 本文还分析了内模控制（IMC）先进控制算法的原理和性能，运用IMC原理设计具体PID形式下的IMC—PID先进控制；按照在工程实践中实施IMC—PID先进控制的设计思路、实现步骤和软件模式，改造原DCS系统的PID形式，对装置重要控制回路实施IMC—PID先进控制。