间歇反应器单元是间歇化工生产的核心设备,对间歇反应温度的有效控制对于保证产品质量,保障生产安全起着至关重要的作用。尤其是在间歇生产方式仍然被广泛应用的今天,先进控制策略的研究有着非常重要的意义。间歇过程单元的的先进控制目的是在设定的工艺轨线下,在不违反操作条件和约束的情况下完成对其快速、准确的跟踪。由于间歇过程单元的操作条件有很大的时变性和高度的非线性,使得间歇过程单元的控制一直被认为是化学工业中的一项困难和具有挑战性的课题。各种先进的控制策略被加以开发应用。这其中尤其是对预测控制的研究最为活跃,各种各样的预测控制算法被研究开发出来。已有的方法多依赖于系统的经验化的机理模型构建预测模型,但要使得到的非线性机理模型和实际系统一致是非常困难的,对于模型中复杂非线性环节的参数确定更是找不到有效的办法,因而就制约了预测系统未来趋势的精度,影响控制效果。本文的研究内容就是在线性预测控制框架内研究间歇过程的温度跟踪控制,提出了一种基于卡尔曼滤波器的间歇反应预测控制方案。避开了通过非线性机理模型构建预测模型的一般方法,提出了采用线性预测控制的方法和步骤。首先将实际系统中最为不确定的因素——反应产热当作系统固有的干扰,在无法测量其大小和对系统输出的影响的情况下,采用引入干扰模型的方法,将反应热对输出的作用纳入到夹套温度(操作量)和反应温度(被控量)的一阶线性关系中;然后将干扰模型中的“干扰项”作为状态变量增广到原系统的状态空间中;接着基于增广的状态空间模型设计线性卡尔曼滤波器实现对干扰状态的估计;最后设计具有前馈补偿作用的DMC控制器,在干扰“已知”的情况下,实现线性预测控制器的无偏跟踪。同时为了为算法设计提供良好的实验平台,本文将设计工业过程实时模拟平台作为另外一项重要的研究工作。