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本文以钴湿法冶金过程草酸钴合成为背景,研究基于多向偏最小二乘回归（MPLS）模型的草酸钴平均粒度批次间自适应优化策略.本文首先利用MPLS方法建立草酸钴平均粒度的数据模型;针对模型不确定性情况下难以获得最优操作变量的问题,提出利用批次间修正项自适应优化方法,使迭代优化结果逐渐趋向于实际最优值;本文还通过引入T2统计量软约束将优化结果限制在数据模型的有效区间之内.数值仿真表明该方法可以有效解决草酸钴合成过程的批次间自适应优化问题,且与传统两步方法和迭代学习控制相比具有更好的优化效果.