CO₂超临界萃取技术是一种新型的绿色技术,自从出现以来就引起了人们广泛的关注,目前已经在石油、医药等行业进行了实际的应用并且得到了各行各业的广泛认可。对比以往的研究资料发现影响超临界萃取工艺的因素有多种,例如:温度、压力、溶剂流量、物料属性等。本文以五味子萃取为研究对象探究超临界萃取工艺过程中的显著影响因素,并探索一个最优的实验条件,并对超临界萃取控制过程进行了建模与仿真验证,使萃取率尽可能的达到最高状态。本文主要工作如下:本文在阐述CO₂超临界萃取工艺的基础上,分析了五味子的营养保健价值及应用前景,确定了以CO₂超临界萃取五味子工艺过程控制作为研究对象。对比分析了人们在植物油提炼中的水剂法、浸出法、压榨法等几种常用方法各自的特点,并对传统方法的优劣进行了总结概括并且与超临界萃取进行了对比分析,进而通过实验分析了温度、压力、CO₂流量等单因素对CO₂超临界萃取过程的影响,确定了CO₂超临界萃取工艺过程给定参数的最优值。在研发的CO₂超临界萃取平台上进行超临界萃取工艺的研究,在分析比较了限元分析法、粒子群算法、遗传算法等基础上,本文选择了主成分分析法（PCA）与响应面优化法（RSM）相结合,进行了超临界萃取的数学建模,建立了PCA-RSM的数学模型进而确定了超临界萃取过程中的共有参数,并通过实验数据分析进一步验证了模型的准确度。并且对实验结果进行了残差分析,得到了超临界萃取五味子的最佳给定参数为:温度38℃、压力40MPa、CO₂流量32L/h,超临界萃取率可以达到18.51%。对超临界萃取控制过程进行了分析,设计了RBF-PID控制算法,运用Matlab验证了模型的可行性,与传统的PID控制相比较模型具有较好的稳定性,超调量小,调节速度快,调节时间短,最后从硬件和软件方面设计了超临界萃取过程的测控系统。