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基于对象模型的离线优化方法是一种理想化方法，这是因为尽管工业过程是按一定设计正常运行的，但是环境条件的改变，设备的老化以及原料成分的变化等因素形成了对工业过程的扰动，所以原本设计的条件就达不到最优工况。解决这类对象-模型不匹配优化问题的一个有效方法是采用系统优化与参数估计集成(ISOPE)的稳态优化方法。本文在已有ISOPE方法的基础上，提出了一种可求解工业过程稳态优化控制问题的新算法。论文研究的主要内容和取得的结果如下：1、针对一类工业过程稳态优化控制问题，本文提出一种可求其最优解的新算法。与已有的ISOPE方法相比，该算法的最大不同之处是应用最小二乘法估计过程输出导数。这种过程导数估计方法可以避免噪声对设定信号的干扰，并且对初始点的设定要求不高，能够很快估算出结果。2、为了说明算法的有效性，将该算法应用到几个工业过程中。仿真结果显示，本文提出的迭代优化算法具有较好的寻优能力。