1、模糊系統(tǒng)建模、模糊控制器分析與設計及模糊控制理論的應用是模糊控制研究的熱點問題，同時也是模糊控制理論未來的發(fā)展方向，本文仔細分析了模糊控制理論研究及其在電廠熱工自動控制中應用的發(fā)展與現(xiàn)狀，對熱點、難點問題進行了深入細致的研究。主要做了以下幾方面工作：
　　1．T-S模糊模型離線辨識方法研究。針對常用的模糊聚類算法中普遍存在的對初始值和噪聲敏感，部分聚類參數(shù)需預先確定，而已有的模糊競爭聚類算法收斂特性差，易于陷入局部最優(yōu)等問題，提出

2、了一種模糊自適應競爭聚類算法，該算法的優(yōu)點在于不需要對系統(tǒng)模糊規(guī)則的主要參數(shù)進行預先確定，只根據(jù)被辨識系統(tǒng)的輸入輸出測試數(shù)據(jù)就可以直接辨識出系統(tǒng)的模糊規(guī)則及模型參數(shù)。并且采用正交最小二乘算法，有效地減少了模糊聚類過程中產生的冗余或不重要的模糊規(guī)則，獲取包含系統(tǒng)重要特征的模糊規(guī)則，由此獲得的T-S模糊模型具有較高的建模精度和泛化能力；
　　2．T-S模糊模型在線辨識方法研究。由于實際過程的時變性、隨機干擾及對象模型參數(shù)的不確定性等因

3、素的存在，有些情況下使得通過離線建模方法難以獲得實用有效的對象模型，為此本文進行了模型在線辨識方法研究。首先用數(shù)據(jù)濾波技術對采樣數(shù)據(jù)進行了預處理，剔除噪聲和異常數(shù)據(jù)；然后依據(jù)本文提出的新型勢函數(shù)對模型的結構進行在線辨識，并利用梯度下降法對獲得的模糊規(guī)則及參數(shù)進行優(yōu)化；定義了模糊規(guī)則影響力的新準則，用于解決模糊規(guī)則的在線更新和優(yōu)化問題。模糊規(guī)則后件參數(shù)采用擴展卡爾曼濾波遞歸算法辨識，保證了模型的辨識精度和計算效率。
　　3．針對模糊

4、PID控制缺乏系統(tǒng)化設計方法，控制參數(shù)整定困難等問題，提出兩種新型結構FUZZY-PID控制器和兩種新的控制參數(shù)整定方法。
　　1）FUZZY-PID-Ⅰ：首先針對常規(guī)模糊PID控制器存在的穩(wěn)態(tài)性能和動態(tài)性能無法兼顧等問題，提出一種參數(shù)自整定模糊PID控制器，其結構簡單、算法簡便，具有良好的動態(tài)特性、能夠有效地消除靜態(tài)偏差；然后利用模糊PID與常規(guī)PID結構上的對應關系以及常規(guī)PID參數(shù)的整定算法，提出了這種控制器參數(shù)的魯棒整定方

5、法；采用基于工程整定思想的模糊規(guī)則對控制參數(shù)在線優(yōu)化；最后給出了這種控制器的穩(wěn)定性證明和性能分析。
　　2）FUZZY-PID-Ⅱ：首先針對一般模糊PID控制器控制精度差、對設定值變化敏感等問題，提出一種新型結構的模糊PID控制器，它由兩個模糊PD控制器和一個常規(guī)積分控制器組成；模糊PID控制器參數(shù)如何整定一直是系統(tǒng)設計的難點問題，采用常規(guī)優(yōu)化算法，當存在模型失配時，控制器的綜合性能指標往往無法得到保證，魯棒穩(wěn)定性較差。為此本文提

6、出了一種基于多目標、多模型的粒子群優(yōu)化算法，這種算法在進行控制器參數(shù)優(yōu)化時，可以充分考慮被控對象模型參數(shù)的不確定性，并可以根據(jù)實際需要靈活調整參數(shù)優(yōu)化的目標函數(shù)，因此即使在被控對象模型失配較大的情況下，控制系統(tǒng)仍然能夠保持良好的控制性能和魯棒穩(wěn)定性。
　　4．針對我國母管制鍋爐蒸汽壓力控制系統(tǒng)實際運行中普遍存在的控制對象特性復雜(非線性、強耦合、大滯后、工況變化頻繁)，常規(guī)控制策略難于實現(xiàn)長期、有效的控制等問題，將模糊控制、控制參

7、數(shù)魯棒優(yōu)化算法與傳統(tǒng)PID控制技術有機結合起來，提出了鍋爐母管蒸汽壓力控制新策略?？刂葡到y(tǒng)的外環(huán)采用常規(guī)的PID控制器來保證母管壓力的穩(wěn)定；內環(huán)采用模糊PID控制器來改善系統(tǒng)的動態(tài)調節(jié)特性，抑制鍋爐系統(tǒng)的內、外擾動；上述控制器參數(shù)的初值采用粒子群優(yōu)化算法離線計算，實際運行時再根據(jù)系統(tǒng)不同的運行工況在線調整。應用結果表明，采用這種控制策略能夠明顯改善了系統(tǒng)的控制品質和有效地克服工況變化對控制性能的不利影響。
　　5．針對目前單元制機