近年来,化工行业和医学行业的飞速发展,使得结晶过程面临着巨大的挑战和机遇。为了满足工业日益发展的需要,人们对晶体的形貌、粒度和分布的要求也越来越高。因此,实现结晶过程的在线粒径分布控制是企业取胜的关键性所在,然而目前对粒径分布的直接在线测量缺乏有效的手段,如何实现粒径分布的在线测量并达到优化控制的目的成为结晶过程亟待解决的问题。本文致力于结晶过程粒径分布的在线控制研究,来提高终点产品质量。本文首先介绍了结晶过程的反应机理,包括成核速率模型、生长速率模型、溶解度模型、物料衡算模型和数粒衡算模型的关系和原理。在此基础上,本文研究了结晶模型的数值求解方法、建立结晶过程的机理模型,分析不同的操作变量对粒径分布的影响。由于结晶过程的粒径分布不可测量或需要花费昂贵的代价,通常采用粒径分布的矩值代替粒径分布。针对矩模型不能直接观测晶体分布的问题,本文在矩模型中应用状态估计的方法获得粒径分布,通过观测矩值的变化估计溶液浓度的变化,进而实现直接对粒径分布的观测,对整个动态过程的研究及控制起到了重要的作用。结晶过程的机理模型通常是在理想情况下建立的,精度有时候难以满足要求。本文采用数据建模的方法,求得结晶过程分布与矩的关系,建立操作变量与低阶矩之间的网络模型,降低建模难度。然后根据给定的优化性能指标,推导出自适应迭代学习控制率对粒径分布的低阶矩进行控制,从而实现对粒径分布的间接控制。最后将该方法应用到草酸钴结晶过程中,仿真结果证明了该方法的可行性。