本文以工业对苯二甲酸加氢精制过程为研究对象，结合实验室数据和工业装置实际工况深入分析了对羧基苯甲醛加氢反应机理，围绕工业对苯二甲酸加氢精制全流程的建模、控制与监控等方面的问题和技术进行了研究。分别建立了适用于工业对象的对苯二甲酸加氢精制反应器模型，全流程稳态模型。在机理建模的基础上，根据现场情况，建立了关键成分的软测量模型。然后根据过程特性和实际工况建立了过程的全流程动态模型，深入研究了过程的动态特性并建立了一套全流程控制策略，同时还根据动态模型对过程进行了预测控制算法的研究和实现。最后，对整个流程进行了基于经济性指标的过程监控研究。为工业对苯二甲酸加氢精制过程的操作优化、控制方案和效能提升提供了新的技术指导。全文主要内容总结如下:　　1.根据最新的实验室数据和工业装置实际数据，改进并建立了适用于工业加氢反应器的动力学模型和反应器模型。围绕反应器，考虑全厂上游原料预热阶段和下游结晶阶段，以Aspen Plus为平台建立了对苯二甲酸加氢精制全流程稳态模型。该模型对对苯二甲酸加氢精制过程的关键参数指标具有较高的预测精度。在模型基础上，通过对机理的深入研究，分别对温度、压力、进料流量、进料浓度等与产品质量相关的几个指标做了灵敏度分析。结果表明反应温度和进料浓度对产品最终质量影响最大，由于反应温度会影响到催化剂失活速率，进料浓度也受设备规格影响，因此在实际生产过程中应在工艺允许范围内尽量提高温度和进料浓度，以此来提升整套装置的负荷，提高产品质量。另外，以稳态模型为基础采用VBA接口连接工厂历史数据库，为工厂开发了在线监控与能量评估软件。为增加全厂效益，保证加氢过程能够高效稳定运行提供了策略。　　2.针对4-CBA含量在现场难以实时采集，机理模型又较难维护这一问题。考虑到实际过程具有非线性和慢时变特性，提出了一种递归核偏最小二乘方法。该方法将递归思想、核方法与偏最小二乘法结合起来，能够有效处理非线性和慢时变过程的建模问题。根据实际工况数据和模型数据，首先通过灵敏度分析筛选出与4-CBA含量最相关的辅助变量，采用递归核偏最小二乘法进行软测量建模。预测结果显示该方法由于对非线性问题和慢时变问题的良好适用性，预测效果明显好于核偏最小二乘和偏最小二乘法。对于对苯二甲酸加氢精制过程的软测量建模具有较好的适用性。　　3.在稳态模型的基础上，考虑到加氢精制过程中催化剂随着生产的进行会缓慢失活，到一定程度时会对反应造成较大影响，需要停车更换催化剂，而催化剂成本以及停车成本会降低工厂效益。针对上述问题，基于Aspen Dynamics建立了一个考虑催化剂缓慢失活的动态模型，采用集成流程模拟和启发式的全流程控制系统设计框架建立了一个新的全流程控制系统。该控制系统考虑到催化剂缓慢失活对生产过程造成的影响，从全流程经济效益的角度出发设计了一个最优的控制结构。通过动态模拟仿真，找到最佳操作点，然后调整氢气进料量，从而减缓长周期运行中催化剂缓慢失活到一定程度时对生产带来的影响。采用稳态时间、最终经济效益等性能指标对控制系统进行分析表明该方法可以延长催化剂的使用时间，提升持续生产时间，保证产品质量。与传统控制系统进行对比，新的全流程控制系统和改进的控制结构可以使工厂获得更高的效益。　　4.在对苯二甲酸加氢精制过程全流程动态模型和PID控制系统的基础上，考虑反应温度与氢气变化与最终产物产品质量之间存在耦合，开发了一个DMC多变量预测控制系统。首先根据动态模型，利用伪随机序列进行大量的全工况范围的开环测试。然后利用过程响应结果，进行模型辨识并建立DMC预测控制器。最后将该控制器搭载到动态模型上建立DMC预测控制系统。通过闭环测试，动态模拟结果显示该控制系统可以更好的调整氢气进料和反应器温度并保证产品质量满足工业约束条件。为工业预测控制的设计与实施提供了有力的参考。　　5.提出了一种具有最优经济控制限的监控图设计方法来对过程进行监控。传统的监控主要关注检测率和漏检率，很少关注监控系统的成本问题。本文将单位时间平均成本这个概念引入过程监控，采用可变抽样容量和策略的抽样方案建立监控图，然后构造一个质量损失模型，通过模型转化，将损失模型问题转化为一个同时考虑成本和质量的优化问题，使得质量损失达到最小，经济效益最大化。随后以对苯二甲酸加氢精制过程为对象进行仿真分析，考虑采样成本、检查成本、维修成本等质量损失成本，构建质量损失模型，采用差分进化算法处理转化后的优化问题，最后给出构建监控图所需的参数。结果表明采用该经济性监控图，能够达到单位时间平均成本最低。为实际装置的监控提供新的解决方案和参考。