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整体煤气化燃气-蒸汽联合循环(IGCC)技术作为最具发展前途的洁净煤发电技术，自出现以来就受到广泛关注。煤气化过程是IGCC发电的核心环节，也是能否保证气化过程的长期稳定是IGCC技术成败的关键。如何设计和应用有效的控制系统，保证气化炉安全经济运行是目前需要解决的一个难题。预测函数控制(PFC)作为一种先进的控制方法已成功地应用到许多领域当中，但其对于多变量系统的应用案例仍然比较少，而IGCC气化炉控制系统是一个对外界扰动敏感、高耦合的非线性且多变量系统。因此将PFC算法引入到IGCC气化炉控制系统的设计中，并对其进行优化和简化，具有重大的理论意义和实际应用价值。 本文首先从预测模型、基函数、参考轨迹、误差校正以及优化计算五个方面对预测函数控制的原理进行了系统的阐述，并着重研究了基于状态空间模型的预测函数控制算法推导过程。通过对一阶、二阶和多变量过程对象的仿真验证了PFC算法具有良好的控制效果和较强的鲁棒性。 论文随后针对实际工业过程中由于各种不确定因素导致模型失配的情况，提出了基于模糊补偿的预测函数控制(FPFC)的改进算法。通过对PFC的误差进行模糊补偿，并将之与PFC的控制输出量和前一时刻的控制量共同来控制广义被控对象，从而实现PFC控制器输出的在线自调整。仿真试验表明，改进后的FPFC算法的控制效果要明显优于普通PFC以及常规的PID算法。 论文接下来通过对现阶段两类典型的气化炉——Shell气化炉和Alstom气化炉进行特性分析，确定了各自控制系统的方案，并在此基础上设计预测函数控制器。最后通过与传统的PID控制器效果进行比较，可以看出PFC算法在Shell气化炉的控制系统设计中具有一定的优势;通过基准测试表明，FPFC控制器在Alstom气化炉中具有良好的控制和跟踪效果，并且基本上能够满足基准测试要求。