水对于啤酒的生产具有至关重要的作用。成品啤酒中水的含量最大,俗称啤酒的“血液”。同时,随着啤酒消费需求的日益增长和产量的不断扩大,高浓酿造工艺正在被越来越多的啤酒生产厂家所采用。啤酒后稀释工艺中稀释水的质量在很大地程度上决定了最终产品的质量。因此,在啤酒生产中必须使pH值严格控制在特定的范围内,否则可能会造成产品质量下降,原料浪费,生产不能顺利进行,甚至使企业竞争能力严重下降。本文以锦州某啤酒厂的稀释水加酸系统为例来研究pH值控制问题。在对pH值控制过程进行理论分析的基础上,建立了稀释水的动静态模型,并得出了pH值过程的非线性特性曲线,进而分析了稀释水pH值控制对象本身所具有的特点,即严重非线性、大滞后性、不同性质的干扰等特点。然后本文运用已有的pH Hammerstein模型并对其加以改进,使其成为适合本控制对象的经验模型,进而利用单位阶跃响应法得出了该控制对象的传递函数。(1)本文采用分段线性化的设计思想,设计了分段式变增益PID控制算法以补偿pH值过程的非线性,改进的Smith预估器以补偿pH值过程的滞后性,并对所设计的方法进行仿真与分析。(2)为了改善系统动态性能,进一步提高系统精度,本文又提出了一种新的智能控制算法——基于BP神经网络的PID控制算法来对被控对象进行控制器的设计。最后,应用Matlab软件对上述两种方法设计的控制器进行模拟仿真和对比分析。仿真结果表明,基于Smith的分段变增益PID控制方法具有较好的稳定性,控制精度可在2%以内；基于BP神经网络的PID控制方法具有较好的鲁棒性和抗干扰特性,控制精度可达到10%0。当处于分段边界点附近时,BP网络PID控制要优于Smith PID控制；在某段内,当分段线性与被控对象特性逼近较好的时候,Smith PID控制要优于BP网络PID控制；并且在扰动的情况下,BP网络PID控制要明优于Smith PID控制。所设计控制算法的可行性和有效性,为今后对pH值控制系统的研究提供了很好的理论依据和实践基础。