稀土是一种不可再生的战略性资源,有“工业味精”、“新材料之母”之称,在经济和社会发展中应用日益广泛。我国稀土储量以及产量居世界首位,目前国内绝大部分稀土企业采用溶剂萃取法进行稀土萃取分离,然而离线分析,经验控制,手动操作运行模式严重影响了生产效率和产品批量稳定性。因此,拥有一条稀土生产工业的自动化控制生产线,实现我国稀土工业的改造,增强企业市场竞争力是我国稀土行业的迫切需要。本文从稀土萃取过程组分含量控制难的角度出发,结合现场实际运行情况,采用“分液漏斗法”模拟萃取过程萃取槽体组分含量动态分布的方式修正现场运行数据,使用数据驱动方法建立稀土萃取过程模型,并以此为基础设计了控制器。具体研究内容如下:1、以某稀土企业CePr/Nd萃取生产线为研究对象,根据串级萃取理论设计CePr/Nd萃取过程的工艺参数,采用符合实际生产要求的“分液漏斗法”模型数据修正现场采集数据,以保证建模数据的真实性和完备性;2、根据稀土萃取运行过程具有非线性、建立数学模型难的特点,本文采用能将非线性过程局部线性化,可由多个线性子模型代替整个非线性过程的多模型方法进行建模。首先依据稀土萃取过程样本数据特点,采用减法聚类算法对建模数据分类,得到模型个数,对各子模型参数采用递推最小二乘法辨识,然后,根据所建模型设计多模型切换策略以及广义预测控制器,最后通过仿真实验总结了不同扰动情况下的控制规律;3、针对稀土萃取分离现场的监测点组分含量可在一定区间范围变化的特点,提出了组分含量区间控制方法。由于在多模型建模过程中,存在多模型切换不稳定问题,本文采用回声状态神经网络算法对稀土萃取过程建模,该模型具有非线性逼近能力强,并能解决传统网络记忆渐消问题。根据网络模型和CePr/Nd萃取过程的特点,设定符合CePr/Nd萃取过程的区间控制策略,并据此结合广义预测控制算法设计了组分含量区间控制器,通过现场数据仿真试验,验证了所提方法的有效性。本文采用多模型方法和区间控制方法对稀土萃取过程进行了建模与控制研究,通过实验仿真,表明萃取工况受到不同扰动情况下的控制规律符合现场操作规则,对稀土萃取现场各控制流量的调节具有一定的实际指导意义。