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在现有的工业控制器中，PID控制器在工业过程控制实际应用中使用最为广泛，特别是本课题重点研究的温度控制。由于温度控制不可避免存在着大滞后现象，因此合理配置PID控制器参数，提高大滞后系统的控制精度尤为重要。而控制器参数配置与模型息息相关，准确建立工业过程模型是控制精准的基础。另外控制算法实验验证时，往往难于获得实际被控对象或者是研制地点远离生产现场，使得效率、安全性和准确性大大降低。 本文将对基于阶跃辨识的内模PID(IMC-PID)控制算法和模拟工业对象系统进行研究，研究内容主要包括阶跃响应辨识、IMC-PID控制算法、模拟工控对象实验系统三方面。本文的主要研究成果包括: (1)针对工业上常见的一阶时滞对象、积分加一阶时滞对象、高阶时滞对象，研究了基于多次积分时域鲁棒性的辨识方法。基于这个思路，还研究了非零初始条件下的模型参数辨识。同时针对噪声很大的场合，提出了基于粒子群算法的多次积分辨识改进算法，优化了阶跃数据时间起始点和终点的选择，对辨识精度有了更大提高。仿真实验和实际系统数据建模均验证了该改进方法的有效性。 (2)在对内模控制研究的基础上，通过分析对比，将全极点法引入到内模PID控制器中的时滞项近似环节，并将内模控制思想和增量式不完全微分PID结合起来。通过麦克劳林展开公式推导出一阶和二阶时滞系统的内模PID控制器参数整定一般通式。仿真实验证明，该章提出的方法适用于大滞后系统，跟踪快，超调小，且适应模型失配，鲁棒性好。 (3)设计了半实物复合被控对象仿真平台，通过设置时滞时间来模拟大滞后被控对象，对象模型采用改进多次积分法进行辨识。验证本文的IMC-PID和改进多次积分法建模在大滞后系统中的优越性。 (4)文章基于OPC技术建立起集成了MCGS和MATLAB的仿真实验平台。通过MATLAB对系统进行离散化建模;以工控设备软件MCGS作为控制器得到控制量输出，更贴近实际控制过程，具有一定的创新性。