在当前新能源大量并入电网及煤电产能过剩的背景下,传统火电机组持续低负荷运行、频繁变负荷及深度调峰正成为常态,这对火电机组热工过程控制系统的设计提出了新的要求。火电机组热工过程本质上是存在高度不确定性的过程,其不确定性在机组变工况运行时尤为突出,并呈现出非线性、纯时滞、参数时变、变量约束等特性,这使得常规控制方法难以获得满意的效果。L₁自适应控制作为一种先进的鲁棒自适应控制算法,对于不确定系统的控制问题具有性能优良、鲁棒性强等优势,但其用于热工过程的控制器设计,仍存在方法及理论上的空白。本文针对热工对象的特点,对L₁自适应控制算法理论进行了扩展,并对其在热工过程中的应用进行了研究,主要工作如下:1.将L₁自适应控制算法扩展至多变量、输出反馈的情形,分别针对具有微分同胚输出映射与一般严真系统提出了适用于多变量输出反馈系统的L₁自适应控制算法。对于具有微分同胚输出映射的多变量系统,利用微分几何的相关结论,将输出反馈控制问题转化为等效的状态反馈控制问题;对于一般严真的多变量系统,首先设计输出预测器及相应的自适应律对系统未知部分进行动态估计,并在控制律中对被估计的未知动态进行补偿,之后采用极点配置设计系统的闭环动态性能。分别针对Bell-?str?m机组协调系统及300MW燃烧控制系统进行了仿真实验,证明了算法的有效性及优越性。2.针对热工过程中的纯时滞带不确定参数环节,结合内模原理提出了纯时滞对象的L₁自适应控制算法。将对象的时滞信息加入L₁自适应控制状态预测器中,以抵消纯时滞对系统稳定性的影响。分别针对一阶惯性加纯时滞及高阶多变量纯时滞对象,讨论了纯时滞条件下低通滤波器的设计方法。对于一阶惯性加纯时滞对象,给出了一种确定低通滤波器带宽的解析设计方法,对于较为复杂的高阶加纯时滞对象,给出了一种搜索滤波器最低可行带宽值的数值搜索方法。3.为将系统约束纳入L₁控制器的设计中,提出了将L₁自适应控制与滚动时域优化控制结合的控制器设计方法。在传统L₁自适应控制设计的基础上,利用L₁自适应控制中不确定补偿部分与设定值跟踪部分解耦的特点,引入滚动时域优化的思想,将传统L₁自适应控制中基于设定值前馈与静态输出反馈的跟踪控制项替换为基于滚动时域优化、在线实时更新的优化控制项,通过调整合适的权重调整控制系统的性能与鲁棒性。在过热汽温喷水减温器大范围参数变动情形下的仿真实验验证了方法的有效性。4.进一步将L₁自适应控制与经济性预测控制相结合,提出了一种用于超临界火电机组机炉系统负荷跟踪的经济性控制设计方案,首先采用L₁自适应控制器对系统中存在的不确定性进行补偿,使闭环系统的动态有界逼近于给定的线性参考模型。之后采用线性参考模型设计以系统未来一段时间内的经济性指标为优化目标的线性经济性预测控制器,该算法面向热工过程的经济性进行设计,同时兼顾了机炉系统的负荷跟踪性能及运行的经济性。