在我国酿酒史中,黄酒是最悠久的酒种之一,与啤酒、葡萄酒并称世界三大古酒。在国家大力推动“中国制造2025”的背景下,各个制造业都得到了迅速的发展,然而针对黄酒自动化的研究和应用,整体上都严重落后于啤酒、葡萄酒等酒业行业。目前大多数黄酒企业采用传统的黄酒酿造技术,虽然可以保留传统黄酒发酵的文化底蕴,但仅凭熟练工人师傅的经验逐渐不能适应工厂日益增长的需求。针对以上问题,本研究以黄酒酿造过程为研究对象,按照“参数辨识改进——三边发酵模型的建立——模型辨识和应用”思路对黄酒发酵过程进行建模和辨识,具体研究内容如下:（1）针对蚁狮算法在解决高维非线性复杂函数时存在着收敛速度慢、易陷入局部最优,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种改进蚁狮算法。当蚂蚁种群围绕蚁狮游走并试图到种群中心时用混沌扰动公式替换蚂蚁游走的位置公式,同时对围绕精英蚁狮游走的蚂蚁种群采用莱维飞行公式替换,以及在寻优过程中当算法陷入局部最优解时,加入柯西变异对蚁狮算法进行改进。实验仿真结果表明,改进蚁狮算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面优于原蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法。（2）在双边发酵模型中,评估了改进后蚁狮算法的参数辨识效果。利用改进后的蚁狮算法对黄酒发酵过程的糖化（双边发酵）模型进行参数寻优,并与原始蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法进行对比。结果表明,改进后的蚁狮算法在寻优精度和稳定性有着显著优势,更适合用于黄酒发酵模型的参数进行辨识。（3）建立黄酒同时发酵、糖化和酸化（三边发酵）过程的模型,并利用改进后的蚁狮优化算法对三边模型进行寻优,获得最优控制策略。针对黄酒的发酵、糖化和酸化过程中会产生大量的有机酸、芳香酯和甘油等物质,其中乳酸和乙酸是影响黄酒口感的重要因素,是衡量黄酒品质的重要指标。利用采集到的数据建立黄酒三边发酵过程的模型,并对构建出的模型进行了仿真实验,与偏最小二乘法（Partial Least-square method）建立的模型进行对比,结果表明本文提出的三边发酵模型具有更好的预测效果。由于温度是影响酸化过程的重要因素,利用改进蚁狮算法在18℃、23℃、28℃、33℃对三边发酵模型中的参数进行寻优,用阿伦尼乌斯方程（Arrhenius equation）建立反应速率常数与温度之间关系模型,将得到的方程替代模型中的参数,建立由温度预测发酵产物浓度的混合模型,获得温度控制浓度曲线。（4）最后建立一套发酵控制系统,将优化的温度控制模型用于黄酒的三边发酵过程中。为了验证优化后的温度控制模型的准确性和有效性,开发发酵过程数据采集与控制系统,以开发的软件为控制软件,利用得到的温度控制曲线为控制策略,对黄酒酿造过程进行控制,验证文中所建立模型的有效性。利用计算机对基于多批次黄酒发酵数据建立模型并进行参数辨识,在保证酒精产量最大化的同时,控制影响黄酒口感的酸化产物的浓度。对提高黄酒品质的稳定性,推动黄酒企业发展具有重要意义。