焦化炉的烘炉过程是焦化炉投入生产前的重要工作,烘炉过程的好坏决定了焦炉的使用寿命和投产后的生产质量。焦化炉的全炉平均温度严格按照既定的升温曲线逐渐升高,且保证全炉各个燃烧室的温度均匀变化,可以保护焦炉,延长焦炉使用寿命,因此对焦化炉烘炉过程的温度控制的研究具有很强的现实意义。由于焦化炉温度模型受干扰因素众多,很难建立精确的温度数学模型,难以应用需要准确知道数学模型的先进控制策略,同时对于焦化炉烘炉升温过程这样一个非线性的被控对象,传统的PID控制策略又难以实时在线整定出合理的控制参数。针对以上问题,本文采用基于非准确模型的广义预测控制（Generalized Predictive Control,GPC）方法,经过工业现场实际应用的效果验证,该算法在保证了控制精度要求的基础上,具有良好的抗扰性和自适应性。本文首先研究了焦炉的工艺流程,包括烘炉的基本原则,燃气流动模型和传统焦炉温度数学模型。采用多变量广义预测方法,针对最小二乘法反馈校正中存在矩阵奇异不可求解的问题,提出了基于岭回归的反馈校正方法,为进一步降低计算复杂度,结合实际控制流程,加入多种约束,提出阶梯式的滚动优化方式。通过理论推导和仿真实验,证明了岭回归预测方式能够有效解决焦炉温度预测问题中存在的共线性问题。在无约束的滚动优化问题中,加入对阀门增量的约束、温度升温速率的约束,使滚动优化满足实际应用问题,避免控制量因反复双向变化产生的高频分量,从而避免了对执行机构的损害。继而设计整个烘炉温度控制系统,根据多变量广义预测方法解决实际控制中遇到的耦合问题,提出模块化的多变量广义预测控制策略,仿真实验和现场试验均得到了较好的控制效果,满足了工业现场对温度控制提出的要求。本文最后简要介绍了实际应用中的焦炉烘炉温度控制系统平台,包括硬件配置、软件功能等,该系统已成功应用到多处烘炉现场并取得了优异的控制效果。