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本论文的主要工作是运用启发式模糊模型，为过热汽温预测控探寻一条新的控制路径。
过热汽温控制在整个电厂机组运行中地位极为重要，是电厂自动化的重要环节之一。过热汽温的控制品质如何，直接影响机组的安全性和经济性。
传统PID控制受其自身性质的限制，难以安全可靠的控制大型发电机组的过热汽温。先进控制技术的出现和和计算机技术的发展，为过热汽温控制提供了新的可能。本文将启发式模糊模型与顶测控制结合起来，为控制过热汽温做出了新的有益的尝试。
1.引入了启发式模糊建模方法，建立过热汽温启发式模糊模型，是本文的第一个内容。启发式模糊模型可以直接利用人类经验，建立方法简单，运算量小，具有万能函数逼近器的功能，思路简单且功能较强大；
2.研究基于脉冲-启发式模糊模型的过热汽温模型算法控制（MAC）。首先为脉冲-启发式模糊模型建立合理的误差评估方法；用Matlab仿真验证基于脉冲-启发式模糊模型的过热汽温模型算法控制（MAC）的控制效果。仿真结果表明，基于脉冲-启发式模糊模型的过热汽温模型算法控制（MAC）控制效果较好；
3.研究基于阶跃-启发式模糊模型的过热汽温动态矩阵控制（DMC）。基于启发式模糊模型的DMC控制的跟踪速度快，进入稳态的时间仅为基于启发式模糊模型的GPC控制的二分之一到三分之二，是一种良好的控制方法。不足的是，基于启发式模糊模型的DMC控制的鲁棒性不及基于启发式模糊模型的GPC控制。但是如果被控对象的特性变化不足很大，基于启发式模糊模型的DMC控制仍然可以得到较好的控制效果。
4.研究基于CARIMA-启发式模糊模型的广义预测控制（GPC）。基于启发式模糊模型的广义预测控制（GPC）的最大优点是鲁棒性强，即使被控对象的特性变化较大，GPC控制仍能得到较好的控制效果。但GPC控制的灵敏性不如DMC摔制，进入稳态的时间较长。