氧化锌作为国民经济建设中不可缺少的重要基础化工原料和新型材料,有着广泛的应用领域。为了保证氧化锌的质量,应严格控制挥发窑烧成带温度在1100～1300℃之间。然而氧化锌生产是一个典型的热工过程,锌还原的物化反应过程非常复杂,具有多变量、大时延、非线性等特点,很难建立精确的数学模型,传统的PID控制在此不能适用。目前,许多生产厂还是借鉴现场操作人员的工作经验,通过人工调节以求获得满意的控制效果。生产效率低、能耗高、质量不稳定是氧化锌工业普遍存在的现象。本文在分析氧化锌挥发窑生产工艺特点与系统需求的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模糊控制策略。首先采用最小二乘支持向量机根据现场数据建立挥发窑温度预测模型,并应用贝叶斯方法优化LS-SVM参数;然后通过求解二次规划问题辨识提取得到模糊控制规则;最后研究了氧化锌挥发窑窑温模糊控制器。与传统的模糊系统相比,减少了规则数目,同时系统具备一定的学习能力。通过Matlab仿真研究,该算法对比传统的PID控制具有明显的优越性。本文最后介绍了氧化锌挥发窑窑温控制系统的总体结构,系统在某氧化锌公司得到了实际应用。运行结果表明,控制算法性能优良、运行稳定可靠、控制效果良好,对提高氧化锌质量、降低能耗具有明显效果,保证了企业综合生产目标的提高,创造了显著的经济与社会效益。