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通常实际的工业系统中具有多个非线性环节,并且有些工业系统具有显著的非线性特征、复杂的运行工况,从而导致系统难于控制。基于多模型结构的预测控制方法已经成为解决非线性系统控制问题的一种有效手段。然而当多变量非线性系统的工况大范围变化时,传统的多模型方法无法有效地描述系统的动态过程,进而影响系统的动态性能。本论文针对此问题,提出了基于多层次多模型的预测控制方法体系。具体研究成果如下：1)针对复杂非线性系统建模问题,提出了多层次多模型结构。此结构由多个层次的多模型构成,不同层次具有相同的全局操作空间,且各个层次子操作空间的覆盖范围大小不同。仿真实验结果表明多层多模型较传统单层多模型能更好地解决非线性系统建模问题；2)针对工况大范围变化的复杂非线性系统控制问题,将多层次多模型结构与多变量GPC算法相结合,提出了多层次多模型预测控制方法。仿真结果表明,多层次多模型预测控制算法较传统多模型预测控制算法能更有效地解决非线性系统工况发生大范围变化时的控制问题；3)针对多层次多模型预测控制方法中的层次切换问题,在分析不同层次模型的特点以及在控制系统中的作用的基础上,提出了基于输出偏差及其变化率的多层次多模型切换方法。pH中和过程的仿真研究表明了该方法具有较好的控制效果；4)通过分析多输入多输出系统各通道非线性程度对模型层次切换的影响,提出了以多变量系统中非线性程度较弱的通道的输出偏差作为层次模型切换准则的模型切换方法；通过研究层次间模型切换过程对系统动态特性的影响,引入软切换思想,提出了另外两种简化的模型切换方法。仿真结果表明了三种切换方法的有效性。最后对全文的研究工作进行了总结,并对这一研究领域的未来研究方向进行了分析和展望。