金属锌及其化合物已广泛应用于各行各业,消费量仅次于铜和铝,是第三大有色金属。湿法炼锌（Hydrometallurgy of Zinc）电解沉积过程是指经过净化除杂后的硫酸锌溶液中锌离子在直流电的作用下还原生成金属锌的过程,这一过程所消耗的电能占湿法炼锌全过程的80%左右。近年来,在国家节能减排、绿色发展的大背景下,降低锌电解沉积过程（Zinc Electrodeposition Process,ZEP）能耗迫在眉睫。电解槽是析出金属锌的主要场所,由于电解槽内部电解反应复杂且具有较强的非线性,同时,存在多个物理场耦合的现象,使得锌电解槽模型的建立和优化控制变得极为困难。鉴于此,本文主要研究内容如下:（1）针对锌电解槽建模困难的问题,本文基于COMSOL Multiphysics建模软件,搭建ZEP电解槽的三次电流分布模型。重点研究电解液酸锌比和温度以及对阴极板施加的电流密度对电解电流效率和电能单耗的影响。在此基础上,通过在典型工况点下进行输入输出变量的阶跃响应测试来验证模型的准确性,并使用COMSOL软件对模型进行多次计算并导出实验数据。（2）针对传统PID控制应用在电解槽优化控制过程中,不能实时在线调整输入参数而造成控制效果不理想等问题,引入一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化的反向传播（Back Propagation,BP）神经网络PID控制策略。并根据搭建的电解槽模型得到的实验数据,利用MATLAB系统辨识工具箱对所搭建模型进行辨识得到电解槽传递函数模型。仿真结果表明,所提控制策略可以在电解过程中实时调整PID控制参数并优化输入值,使得系统输出值可以稳定跟踪设定值,提升ZEP电解槽的控制精度和运行稳定度。（3）针对ZEP电解槽内部存在多变量耦合、滞后的问题,将模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）应用到锌电解槽的优化控制中,以达到降低电解过程能耗的目的。首先,对所搭建模型进行辨识得到电解槽状态空间模型,在此基础上,将电解液温度和酸锌比作为操作变量,电流密度作为干扰变量,电解电流效率和电能单耗作为被控变量设计锌电解槽MPC控制器。仿真结果表明,MPC可以有效解决电解槽内各参数之间耦合的问题,在操作变量发生改变时,被控变量可以快速响应并达到新的稳定值,同时,在系统存在噪声干扰时也具有良好的控制效果。（4）为了落实国家对生产企业用电费用分时计价和移峰填谷政策的要求,锌冶炼企业需采取错峰生产的措施,即在用电高峰时降低电解电流密度以缓解电网压力,而企业为确业生产效率,必须保证电流效率稳定。为解决电流密度切换带来电解能耗增加的问题,引入一种线性参数变化模型预测控制（Linear Parameter Varying Model Predictive Control,LPV-MPC）算法。当电流密度切换时,电解效率也会随之变化,该算法可以通过改变电解液中锌离子浓度（酸锌比）来保证电流效率重新回到设定值并保持稳定。仿真结果表明,该策略可以在一定程度上降低了电能消耗,减少企业用电费用,相比传统MPC,该算法的控制效果更佳。