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近年来,随着经济和科技的快速发展,国家和人民对于电力供应的安全和稳定要求日益提升,使得热工过程控制愈加复杂,传统控制方法难以取得理想的控制效果。研究先进的控制策略,设计出满足热工过程控制的要求且性能优良的控制系统,将有助于提高热工过程自动化水平,也是热工控制领域的重要部分。由于PID控制算法结构直观易懂、便于操作,得到了广泛的应用。然而现代热力设备和热工过程日趋大型化和复杂化,控制要求不断提高,常规的线性PID控制策略难以满足。分数阶PID在整数阶PID的基础上多引入两个参数,控制器更加灵活,更能满足各种场合的控制要求。预测控制是上个世纪末出现的一类新型基于计算机平台的控制策略,经过20多年的理论研究和实践证明,预测控制具有良好的跟踪性、鲁棒性和适应性。如果将PID控制或者分数阶PID与预测控制相结合,研究出新型的控制算法并应用到热工控制中,将有助于改善热工过程自动化水平。本文先将循环流化床锅炉床温系统作为被控对象,分析了循环流化床锅炉系统结构及其床温数学模型。针对控制系统的要求,结合传统PID和模型预测控制的优点,提出一种基于Laguerre函数模型的PID预测控制算法(LMPC-PID)。该控制策略以一种典型的预测控制为出发点,采用对时延和结构变化不敏感的Laguerre函数模型作为预测模型,利用带遗忘因子的最小递推二乘法在线辨识模型参数,并进一步将预测控制与PID控制控制相结合,将比例,积分和微分系数加入到滚动优化目标中。通过MATLAB平台进行仿真分析,表明LMPC-PID控制方法具有优良的控制品质;后又将滚动优化的性能指标改成分数阶PID的结构形式,提出了基于Laguerre函数模型的分数阶PID预测控制(LMPC-FOPID)策略,引入两个参数,增加了控制器的灵活性,结果更加接近预期的控制效果。最后继续将其扩展到多变量领域,提出一种基于Laguerre函数模型的多变量PID预测控制算法(MLMPC-PID),以火电单元机组负荷系统模型为被控对象,通过实验仿真验证了该算法的有效性。