中文摘要：

强耦合多尺度非线性控制系统的研究是工业过程控制中最具有挑战性的领域之一,本课题针对非线性系统大范围工况变化和时间多尺度特性,将多变量约束预测控制和多模型控制方法相结合,研究基于多尺度聚类方法并结合建模误差信息反馈策略的模型集优化和有监督的建模问题；研究工况大范围变化时层次结构模型集框架设计及其非线性多模型预测控制方法和稳定性；研究降低多模型预测控制在线计算量的高实时性、恰当精度优化方法；研究具有快慢耦合时间多尺度特性的可变输出预测点和输入控制点的非线性多模型预测控制方法。通过本项目的研究提高工况大范围变化非线性系统模型的预测精度，降低切换频率和在线计算量，解决时间多尺度特性给控制系统带来的实时性、动态品质以及稳定性之间的矛盾。本研究不仅为非线性强耦合多尺度控制系统设计提供一种新的研究思路，而且为非线性多模型预测控制在工业过程中的广泛应用奠定坚实的基础。

结论摘要：

强耦合多尺度非线性控制系统的研究是工业过程控制中最具有挑战性的领域之一，本项目首先对空分、核电、PTA、精馏塔等系统进行模拟和分析，针对非线性系统大范围工况变化和时间多尺度特性，将多变量约束预测控制和多模型控制方法相结合，建立了层次结构模型集框架，提出了基于聚类方法并结合建模误差信息反馈策略的模型集优化和有监督的建模方法，并提出了基于层次结构模型的非线性预测控制策略及其模型层次切换简化方法和基于工艺优化计算与非线性预测控制两层结构的空分装置自动变负荷方法；针对在线优化带来的计算量成倍增加问题，提出了基于PSO+FPGA的并行快速预测控制方法和基于集结的预测控制简化算法，提出了能够显著提高计算效率的有限精度求解(reduced precision solution, RPS)准则，以及基于该准则的非线性预测控制方法。针对具有快慢耦合时间多尺度特性系统，研究了多速率预测控制方法，提出了多速率预测控制最优采样周期的确定方法以及双时标预测控制方法。通过本项目的研究提高了工况大范围变化非线性系统模型的预测精度，降低切换频率和在线计算量，解决时间多尺度特性给控制系统带来的实时性、动态品质以及稳定性之间的矛盾。除此之外，本项目还对太阳能发电站的蓄热系统、交通系统相关仿真、建模及控制问题进行了研究。本项目成果在工业过程中具有很大的应用价值。