自优化控制（SOC）思想的提出是为了解决优化结果的实施问题，它通过合适的被控变量选择，应用简单的闭环控制来将优化的结果付诸实践。然而，传统的自优化控制不能克服进入系统的未知扰动。为此，论文提出一种基于KKT条件的自优化控制方案，依据KKT条件的充分必要性，分别选择积极约束和简约梯度为被控变量，并使之保持在最优设定点，在未知扰动进入时，不需要重新优化，系统也能运行在最优或近似最优工况。论文首先研究了传统的自优化控制方法，针对二元精馏塔对象和一阶连续搅拌釜式反应器（CSTR）对象，设计并实施了自优化控制方案，通过实例研究自优化控制的特性，显示了现有方法不能应对未知扰动的缺点。然后，论文提出了一类基于KKT条件,选择积极约束和简约梯度为被控变量的改进方案。对于简约梯度不易测量的问题，采用多种情况下的最优测量量来估计简约梯度。通过多个对比试验证明了改进方法在应对未知方面的有效性。最后，将改进后的方法应用于TE过程，针对这一复杂非线性动态过程，合理选择被控变量、确定控制方案并付诸实施，实验结果表明，改进后的自优化控制方法在预估扰动和未知扰动下都能够有很好的效果，保证过程的最优性，证明了此方法实际复杂工业过程的可用性。