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模型预测控制(MPC)以其处理多变量、复杂约束、强耦合控制问题的能力广泛应用于过程工业。传统MPC以动态控制算法为核心,实现输出设定点的跟踪,其设定点通常由操作人员根据经验给出。随着MPC相关理论技术的发展,往往是在MPC动态控制上增加一层稳态目标计算,优化求解设定值传递到下层进行动态跟踪。设定值的选取是否合理直接决定被控对象能否到达最佳的运行状态,因此,对于控制器的总体性能而言,稳态目标计算层的性能相对于动态控制的效果更加重要。然而,目前国内外关于MPC性能提升的研究主要针对动态控制层的稳定性,抗扰动能力以及动态控制效果等方面进行,很少有针对控制器稳态优化性能提升的研究。本文以稳态目标计算为核心进行高性能双层结构MPC算法和策略研究,基于LP-MPC形式的双层结构预测控制,以软约束调整降序优先级方法解决上层稳态优化不可行问题,进而以影子价格为基础对稳态优化约束边界进行整定,优化控制器全局经济性能,并从可行域角度分析了代价系数对于稳态优化结果的影响,最后以问题实例阐述了双层结构MPC的应用策略。本文主要工作和成果如下：1.针对传统预测控制设定点人为给定的局限性,介绍了以LP问题进行局部稳态优化求解各变量设定值,结合DMC动态控制算法的双层结构MPC策略,并阐述了以参数分析为主要手段的经济优化方法,从而引出本文高性能双层结构MPC的研究方向。2.针对稳态目标计算不可行问题阐述了软约束调整的加权方法,为有效地突显不同约束条件的优先级特性,进一步提出软约束调整降序优先级策略,并从可行域大小及计算复杂度两个方面分析了降序策略与单纯加权方法及升序策略的性能差异,从理论上证明了降序优先级方法在性能方面相对另外两种方法的优势。3.针对稳态目标计算约束边界设定优化问题,以过程输出的历史数据估计扰动特性从而确定约束的可整定范围,并以影子价格分析不同约束对于系统性能的贡献大小,由此提出基于影子价格的约束边界整定策略。代价系数由过程输入输出对应的成本和效益决定,而其设定值影响优化问题的寻优方向,因此从可行域角度分析代价系数设定对稳态目标优化结果的影响,形成代价系数分析方法。4.针对双层结构MPC在实际过程的应用,阐述了过程对象分析方法,并针对CMMO问题提出了基于优先级的稳态优化多目标协调策略,进而以三个实例问题的处理,阐述了以参数分析和整定为主体的高性能双层结构MPC应用策略。