热工过程机理复杂难以由数学模型精确地描述。此外,热工过程还常常表现出明显的迟延和惯性等特征。模糊控制方法通过把专家经验总结成模糊规则便可设计控制器,能够适用于复杂系统的过程控制。现有的模糊控制由于未对大迟延和大惯性采取有效地处理,在热工过程控制上存在局限性。采用把对象预测输出信息纳入控制决策的预测控制技术是处理大迟延和大惯性控制问题的一种有效途径。如果将基于被控对象的预测输出偏差信息作为模糊控制器输入,进行推理决策,可以改善模糊控制的控制品质,但面临着无法建立完整的模糊推理规则的困难和模糊“规则爆炸”现象的问题,导致模糊控制失去实用价值。本文针对热工过程的控制问题,提出一种利用对象预测输出偏差信息进行模糊推理决策的控制方案用于热工过程控制。论文的主要研究工作和研究成果包括:（1）针对模糊控制在热工过程控制应用中存在的问题,借鉴人工推理与决策过程中的信息处理模式,提出了一种基于分散式模糊推理的预测控制方案（DFIPC）。建立了基于预测输出偏差时序向量的分散模糊推理机制（DFI）,根据热工系统的预测输出偏差及建立的模糊规则通过一组分散的模糊推理单元,产生与预测输出偏差对应的控制决策分量。针对DFI中分散模糊推理决策分量的综合协调问题,提出了一种基于被控对象动态响应过程灵敏度分析计算加权矩阵系数方法,通过构造加权综合矩阵实现对分散模糊推理结果的综合协调,获得当前时刻的控制决策。（2）应用提出的DFIPC方案对600MW超临界直流锅炉过热器蒸汽温度的控制问题进行了研究。讨论了模糊推理论域对DFIPC控制效果的影响规律,为DFIPC在热工过程控制的应用中模糊论域的选取提供了经验指导;开展了控制系统负荷切换、设定值跟踪和抗干扰试验,并与常规PID和模糊控制方案进行了对比。仿真试验结果证明DFIPC方案具有较好的控制品质,对锅炉过热汽温这类具有非线性、大迟延和大惯性特点的被控对象具有较强的适应能力和抗干扰能力,验证了DFIPC控制方案的有效性。（3）针对实际热工过程存在约束,采用传统预测控制（MPC）方案存在在线计算量大、计算时间长的问题,在DFIPC的基础上,提出了一种基于分散模糊推理的输入约束预测控制方案（CDFIPC）。把控制增量约束条件设置为模糊推理输出论域,再将当前控制量与控制量约束条件比较,通过判断是否满足控制增量约束提出一种变模糊论域方法,使得该方案具有把约束纳入控制决策的能力。将CDFIPC用于SCR脱硝系统控制问题进行了研究。在有约束情况下开展了阶跃响应试验、模型失配试验和抗干扰试验。仿真试验结果表明,相比采用二次规划优化算法的预测控制,CDFIPC不但具有较好的控制效果,其计算时间更短,验证了提出的CDFIPC方案处理约束控制问题的有效性。