近年来,随着石油化工工业的蓬勃发展,各种石化产品在许多领域得到了广泛应用。其中,氯化聚乙烯(CPE)作为聚氯乙烯(PVC)的抗冲改性剂之一,由于原料简单、生产成本较低,以及在塑料和橡胶方面有重要的作用,所以国际和国内需求量正在呈不断上升的趋势。CPE的生产过程主要是在间歇反应釜中进行的氯化聚合反应,反应釜温度是影响反应的重要参数,直接关系到产品的质量。由于聚合反应是强放热反应,温度具有大滞后、时变性和非线性等特点,常规PID控制已不能满足控制要求,为此我们提出了采用先进控制算法给予改造的有效尝试。本论文以青岛某化工厂的CPE生产过程为背景,深入分析了CPE氯化聚合反应温度的特点以及控制的难点,提出采用基于神经网络的内模PID先进控制方法。神经网络通过自学习调整,对非线性和时变性具有很强的自适应能力,内模控制具有参数调节简单、跟踪性能好等特点,内模PID控制方法是在内模控制框架中设计PID控制器,对系统滞后和扰动有较好的控制效果。将神经网络与内模PID结合,可以充分发挥两者的优势,对CPE聚合反应温度进行准确、平稳的控制。实验结果表明,神经网络内模PID控制具有良好的自适应性、鲁棒性和抗干扰能力,能够有效提高控制系统的稳定性。为了能够形象、直观的显示和控制CPE聚合反应生产过程,本论文设计了基于组态王的监控软件。组态王具有优秀的实时监控与动态显示功能,Matlab具有强大的数学计算能力,可以实现复杂的先进控制算法,通过采用动态数据交换技术(DDE),能够实现组态王和Matlab的数据通讯,为先进控制方法在工业实际中的应用提供了可以借鉴的有效途径。