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连续搅拌反应釜(Continuously Stirred Tank Reactor-CSTR)是生产聚合物的核心设备之一,同时也是主要的能耗设备,在燃料、试剂、药品、食品以及合成材料等工业中得到广泛应用。在实际生产工业过程中,它是一种非线性化学反应器。其中,它的工艺参数主要有,浓度、温度、流量、压力、pH值等。然而,对于连续搅拌反应釜,其产品的质量主要受这些工艺参数的影响。为了大大提高产品的质量和产量,在达到可靠、稳定和节能降耗的前提下,设计在线控制算法,保证物料在工业生产过程中的工艺曲线满足理想要求,是至关重要的。但是,由于该控制对象CSTR的高度的非线性,使控制算法的设计复杂化,且导致了预测模型建立的困难性。面对以上存在的问题,基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)强大的非线性函数拟合能力,本文讨论了利用LS-SVM进行非线性系统逆模型辨识的方法。同时将LS-SVM与传统的PID逆系统方法相结合,研究了一种基于LS-SVM/PID复合控制逆系统的预测控制算法,将该方法应用于CSTR的pH中和过程中,验证了该算法的有效性。其中,本文主要研究工作如下：1)利用SVM和LS-SVM的非线性函数拟合能力,分别辨识了CSTR的pH中和过程逆模型,并验证了LS-SVM具有很好的辨识效果,且辨识速度快的特点。2)引入逆系统的概念,将基于LS-SVM的逆模型和原非线性系统串联组成伪线性系统,同时与PID控制相结合,构造伪线性复合系统。该方法应用于CSTR中的pH中和过程中,对伪线性复合控制系统进行模拟仿真,验证了该方法具有良好的跟踪性能和抗干扰性。3)简单介绍预测控制的基本原理与特点,将第二、三章建立的伪线性复合系统作为被控对象,与预测控制理论相结合。研究了基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测控制算法。将该方法在CSTR的pH中和过程中进行仿真研究验证,获得较好的控制效果。