精馏塔是石油化工行业中常用的化工设备，主要用于多种混合石化产品的分离过程。作为一种典型的多变量耦合系统，其控制性能的好坏将直接影响精馏生产过程的能耗及产品质量。因此，研究有效的解耦控制方法，研制高精度精馏塔控制系统，一直以来都得到了化工过程控制领域的高度关注。本文在分析精馏塔耦合特性的基础上，研究了基于神经网络PID的解耦控制方法，研制了基于PLC的精馏塔解耦控制系统，并实验验证了方法的有效性。完成的主要工作如下：(1)在综述国内外研究现状的基础上，介绍了精馏塔生产工艺与控制要求，分析了所具有的非线性、大时滞、多变量、强耦合等特点，提出了系统的总体控制方案。(2)针对精馏塔塔底与塔顶温度耦合严重以及传统解耦控制方法的不足，提出了一种基于混沌粒子群算法的神经网络PID控制方法。用混沌粒子群算法来替代神经网络PID原先的反向传递学习算法，调节PIDNN各个神经元之间的权值，以达到快速解耦的控制效果。仿真结果表明，所提出的方法与原有的BP算法相比具有更加优秀的动态和稳态性能。(3)进一步分析了精馏塔所具有的非线性、大惯性、强耦合等特性，提出一种基于动态RBF神经网络的单神经元PID解耦控制算法。构建动态RBF神经网络用于辨识耦合系统模型，将辨识所得到的Jcobian矩阵信息用于单神经元PID控制器参数在线整定，从而完成对精馏塔系统的解耦控制。仿真结果表明，所提出的算法与传统的基于RBF神经网络的PID解耦控制相比，控制精度提高，鲁棒性增强。(4)以实验室乙酸乙酯生产线精馏塔设备为对象，以西门子s7-300PLC为下位机控制器，以北京亚控科技有限公司的组态王软件(6.53)为上位机监控平台，研制了精馏塔智能解耦控制系统。完成了硬件系统控制柜的设计及调试，制作了上位机组态界面，编写了基于step7软件的解耦控制算法。进行了精馏塔温度控制的实验研究，实际运行结果表明，本文提出的解耦控制方法具有动态性能好、控制精度高、鲁棒性强等特点，明显提高了精馏塔解耦控制系统的温度控制精度，具有较高的实用价值。