温度是实际应用中重要的控制参数,由于被控对象复杂程度逐渐提高,在控制温度方面面临许多问题。如何提高控制效果、满足复杂系统的控制要求,是目前温度控制领域重要的研究方向。本文采用ETAL温度控制实验装置,用于模拟工业生产中回转窑煅烧水泥熟料时的温度控制过程,具有大时延、非线性、参数时变等难以控制的特性。本文将基于测试法建立被控对象的数学模型描述,针对被控对象特性选择合适的预测控制算法,并使用可编程控制器实现对温度对象的控制。根据三个温区的阶跃响应曲线,采用测试法建立不同温区的数学模型。模型包括有时延部分和无时延部分,对无时延部分采用一节惯性模型描述,对有时延部分采用一节惯性加纯滞后环节描述。温度对象无时延部分选择PID控制方案,利用单纯形法对控制器进行参数优化。由于温度变化是典型的慢过程,而实际实验时采样速度可达毫秒级别,高采样频率提高了响应速度,却也将误差的变化趋势忽略,导致在采样周期中,两次温度的差值过小,从而使PID控制算法中的微分环节失效;若将采样时间增大又会导致系统震荡强烈。为解决这一问题,提出基于差别采样的PID控制方案,对温度的偏差以及偏差的变化设定不同的采样时间,使采样得到的数值明显,实验结果表明控制质量得到提高。温度对象有时延部分选择预测控制算法,分别是预测PI和动态矩阵(DMC)控制算法。对预测PI控制器参数进行了优化和在线自调整设计,设计了针对纯滞后过程的DMC控制方案。仿真实验表明,在参数部分甚至完全失配的情况下,两种控制器都能保持良好的控制性能,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。将预测PI控制算法离散化,开辟新数组用以存放并更新前N个时刻的控制量,设计差别采样预测PI控制器参数随偏差信号输入在线自调整。采用增量式计算方法实现DMC控制,根据对象阶跃响应曲线,利用MATLAB离线计算出动态矩阵、输出期望矩阵、控制矩阵以及误差校正矩阵,结合Automation Studio中内置的矩阵运算模块,进行实时控制。根据控制算法流程图,应用ST语言在PLC中编程实现控制方案。实验结果表明,三种控制方案控制效果良好,均具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。