近年来，模拟移动床（Simulated Moving Bed，简称SMB）吸附分离技术在石油化工、精细化工和制药等领域得到广泛的应用。目前对模拟移动床的研究主要集中在过程建模和操作优化方面，而如何实现模拟移动床过程的先进控制正逐渐成为研究的热点。模拟移动床工艺机理复杂，运行过程中影响分离性能的因素众多，利用常规控制策略已难以达到良好的控制效果。模型预测控制在处理复杂多变量控制问题时具有较大的优势，将其用于模拟移动床生产过程的控制有望获得良好的控制效果。本论文在模拟移动床模型化研究工作的基础上，利用子空间辨识方法建立了该过程的预测模型，并进一步研究了基于此模型的预测控制策略。针对实际生产中存在的吸附剂老化等过程的时变特性，提出了一种基于递推子空间辨识的自适应预测控制策略。仿真研究表明，该控制策略具有良好的控制性能。本论文的主要工作包括：（1）介绍了模拟移动床的发展历史、工作原理和工业应用。从模拟移动床的建模和控制两方面综述了目前模拟移动床研究的现状。（2）通过对建模方法的分析研究，选择扩散柱塞流模型作为过程的数学模型。将此模型应用于联萘酚对映体的分离和C₈芳烃吸附分离对二甲苯两个分离过程。分析了芳烃吸附分离过程中影响吸附性能的参数与分离性能之间的关系，并且研究了模拟移动床吸附分离过程中参数变化和扰动对分离性能的影响。（3）在简述预测控制原理和子空间模型辨识方法的基础上，以分离联萘酚对映体的模拟移动床吸附分离过程为研究对象，在考虑传质阻力的情况下，提出了一种基于子空间模型辨识的预测控制方法，并通过仿真试验考察了该控制策略在定值调节和随动调节下的控制性能以及对象时变情况下控制系统的鲁棒性。（4）针对模拟移动床分离过程的时变特性，提出了一种基于递推子空间辨识的自适应预测控制策略。通过在线计算过程的输入和输出，实时更新R阵，进而使预测模型得到更新，利用一个模型匹配函数作为在线辨识模型和离线辨识模型间切换的标准。仿真结果表明即使在过程参数发生变化后，这种自适应预测控制器仍然具有良好的控制性能。