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本文从工业控制的实际问题出发，对PID控制器参数整定以及鲁棒PID控制器参数整定进行了深入研究。为了获得鲁棒PID参数整定所需的过程模型，进行了闭环频域模型辨识的研究。针对乙醛精制装置实际工业过程，分析给出了基于多变量模型预测控制的控制方案并进行了应用研究。 本文的主要成果及创新包括： 1．针对常规PID控制系统，研究了基于标称对象的PID控制器参数整定技术，提出了一种能够同时满足无超调快速跟踪和PID控制器的输出约束的性能指标，并以该性能指标为目标，采用粒子群优化算法进行寻优，得到符合工业应用实际的最优PID控制器参数。 2．针对实际工业过程存在被控对象参数变化和干扰等不确定性因素，导致基于标称对象的常规PID参数整定方法往往难以获得满意的控制效果的问题，研究了被控对象模型参数存在不确定边界下的鲁棒PID参数整定方法。提出了一种利用粒子群优化算法在MiniMax意义下进行鲁棒PID参数优化整定的方法，保证在被控对象在模型参数域内保持一致的性能和稳定性，在系统的鲁棒性能和稳定性之间取得了较好的折衷。 3．提出一种基于继电反馈技术的闭环模型辨识方法，将被控对象近似为一个一阶加纯滞后过程，采用非对称继电器对被控对象进行一次继电器激励测试，在频域中可以辨识到准确的模型。该方法不仅可以辨识过程模型，而且可以辨识在预测控制中使用的由DCS层的PID控制器和被控过程组成的闭环广义对象。 4．提出了乙醛精制装置的多变量预测控制控制与优化策略。乙醛精制装置由脱轻组分塔与成品塔两个精馏塔组成，由于存在耦合问题，导致该精制装置的操作不易稳定，该策略应用自主开发的多变量预测控制软件将该装置两个精馏塔统一考虑实施多变量预测控制，减小了成品塔温度的波动。优化策略保证了该精制装置能够始终运行于最优的稳态工作点上。