控制系统作为超临界机组的神经中枢,对机组稳定、安全与经济运行起着举足轻重的作用,而实际控制系统存在再热汽温系统自动难投入和协调系统调节负荷速度慢的两个突出问题,本文围绕上述超临界机组两个典型非线性子系统开展了控制导向的建模与控制研究,进行了建模方法、优化算法改进、控制策略设计与控制方法改进等工作,利用所建模型分别对两个系统进行了预测控制设计与仿真试验研究,此外对机炉协调系统还进行了实际工程应用研究,本文的主要成果包括：1.针对阶跃响应连续模型传统辨识方法存在的问题,提出了一种可辨识模型阶次与模型参数的连续时间模型辨识方法。将初始稳态值与模型参数共同纳入辨识参数向量,从而直接将阶跃响应输出作为原始辨识数据,避免了传统算法辨识前的数据增量化处理,消除了测量噪声和非稳定初始条件对增量化处理的影响；引入一阶积分环节实现了辨识模型纯延时参数的分离,实现了连续时间模型全参数直接辨识；通过滤波器避免了含有噪声信号的直接微分运算,减小了测量噪声对模型辨识的影响；结合经典的确定性系数R2与AIC标准确定了模型的阶次。基于该辨识算法建立了三个负荷点(高、中、低)的再热汽温系统模型。2.针对超临界机组实际再热汽温系统与预测控制算法本身存在的问题,提出了一种基于Laguerre函数的块结构多模型预测控制(MMBLFPC)算法。将预测控制用于再热汽温控制系统的设计,解决了再热汽温系统大惯性与大滞后问题；将预测控制的性能指标修改为集成经济性的性能指标,减少了再热汽温喷水量提高了机组经济性；结合多模型控制结构解决了再热汽温对象非线性的问题；采用块结构方式为预测控制提供更长的计算时间,通过引入Laguerre网络对优化变量进行压缩处理实现了优化变量的降维,提高了求解预测控制器的计算速度；将降阶后的数据驱动模型进行状态空间转换,转换后的模型用于MMBLFPC内部模型,避免了状态观测器的设计与丢番图方程的求解。通过MMBLFPC在三个工况点下的仿真验证,证明了MMBLFPC再热汽温控制方法具有良好的控制性能同时具有较高的经济性,算法本身计算速度快易于工程应用。3.针对传统灰箱建模优化存在的问题,提出了一种可以处理各种不等式约束的择优竞争型混合搜索优化算法。通过结合受限教学粒子群算法迅速确定可行解集空间区域；通过复合形算法提升了对非平滑问题在选定区域的搜索能力；通过结合搜索步长相对较大的生成集合算法解决了复合形算法计算量较大的问题,同时也解决了复合形算法对带噪声的优化目标函数求解可能失效的问题。基于无噪声测试函数、噪声测试函数和本文的机炉协调模型与其它常用的灰箱模型优化算法进行比较,证明了此优化算法的有效性与优越性。对实际机组协调系统做了三个负荷段(高、中、低)的输入扰动试验,得到了较为全面的试验数据,结合提出的优化算法对仿真模型的静态参数与动态参数进行优化求解,建立了适用负荷范围更广的非线性机炉协调仿真模型。4.针对基于线性化的传统非线性预测控制方法存在的缺点,提出了一种改进的牛顿型非线性预测控制技术。通过在预测时域内改进原单点线性化不变模型为依赖状态变化的多点线性化模型,提高了预测控制器内部模型的预测精度,将所提算法应用于建立的机炉协调非线性模型,通过仿真比较证明了该控制策略对于非线性对象在长预测时域情况下,控制器性能优于传统单点线性化非线性预测控制。针对多变量预测控制器参数整定难的问题,结合电网考核性能指标与传统控制系统性能指标,利用Goal attainment多目标优化算法对所提出的控制策略进行多目标控制器参数优化,得到了更优的控制器参数。针对所提控制算法计算复杂度更大的问题,结合支持向量机回归进一步提出了一种复杂控制器显性计算转换思想,通过该思想将原改进的牛顿型非线性预测控制方法转化为显性的SVM运算,通过对建立的非线性机炉协调模型进行仿真研究,证明了该算法的有效性。5.提出了一种易于计算机实现的简化多模型切换预测控制算法并对机炉协调系统进行了工程应用。通过选择控制时域为1和单重合点预测思想简化了预测控制的计算；将输出预测的计算分解为自由输出与强迫输出两部分,避免了丢番图方程的求解；通过对传统二次规划算法进行修改,得到了一种可调节计算时间的简化二次规划算法,基于提出的简化算法求解控制率,降低了预测控制求解时间；采用多模型切换控制策略,解决了对象非线性问题。为了解决切换无扰的问题,将模糊隶属函数引入到性能指标中,提出了一种新的模糊软切换方法,特点是在实现切换无扰的同时提高计算效率。将提出的算法在超临界机组仿真机环境下进行大量的仿真验证,证明了此算法的有效性,最后将此控制方法实际应用于火电厂协调控制系统优化,优化前后效果明显,提高了机组的运行稳定性与负荷响应速度。