1.预测函数控制优化的废塑料炼油裂解炉炉膛温度控制方法，其特征在于该方法的具体步骤是：步骤(1).通过裂解炉炉膛温度对象的实时阶跃响应数据建立被控对象的模型，具体是：

1-a.将过程的比例积分微分控制器停留在手动操作状态，操作拨盘使其输出有个阶跃变化，由记录仪表记录实际过程的输出值，将实际过程输出值yp(k)的响应曲线转换成无量*纲形式yp(k)：

*

yp(k)＝yp(k)/yp(∞)其中，yp(∞)是比例积分微分控制器的输出有阶跃变化时的实际过程输出yp(k)的稳态值；

* *

1-b.选取满足yp(k1)＝0.39以及yp(k2)＝0.63的两个计算点k1和k2，依据下式计算过程对象的模型参数Km、T和τ：Km＝yp(∞)/q

T＝2(k1-k2)

τ＝2k1-k2

最后得到的过程对象的传递函数为：其中，q为过程的比例积分微分控制器输出的阶跃变化幅度，G(s)为过程对象的传递函数，s为拉普拉斯变换算子，Km为模型的增益系数，T为模型的时间常数，τ为模型的滞后时间参数；

步骤(2).设计过程对象的PID控制器，具体是：

2-a.对得到的传递函数在采样时间Ts下加一个零阶保持器离散化，得到离散模型为ym(k)＝amym(k-1)+Km(1-am)u(k-1-L)ym(k)为k时刻的过程对象模型预测输出， u(k-1-L)为k-1-L时刻的过程对象的控制输入，L为离散传递函数模型的时滞，L＝τ/Ts；

2-b.计算过程对象去掉纯滞后以后在预测函数控制下的第P步预测输出，形式如下：ymav(k)＝amymav(k-1)+Km(1-am)u(k-1)P P

ymav(k+P)＝amymav(k)+Km(1-am)u(k)其中，P为预测步长，ymav(k+P)为k时刻去掉纯滞后的过程对象在预测函数控制下的第P步预测输出，ymav(k)为k时刻去掉纯滞后的过程模型输出；

2-c.修正当前时刻的实际输出得到包含未来预测信息的新的过程输出值，形式如下：yPav(k)＝yP(k)+ymav(k)-ymav(k-L)其中，yPav(k)为校正得到的k时刻包含未来预测信息的新的过程输出值，yP(k)为k时刻的实际输出值；

2-d.选取预测函数控制方法的参考轨迹yr(k+P)以及目标函数J，形式如下：P P

yr(k+P)＝βyp(k)+(1-β)c(k)2

J＝min(yr(k+P)-ymav(k+P)-e(k))e(k)＝ypav(k)-ymav(k)其中，β为参考轨迹柔化系数，c(k)为k时刻的设定值，e(k)为k时刻校正的误差值；

2-e.依据步骤2-d中的目标函数求解PID控制器中的参数，这里将控制量u(k)进行变换：u(k) ＝ u(k-1)+Kp(e1(k)-e1(k-1))+Kie1(k)+Kd(e1(k)-2e1(k-1)+e1(k-2))e1(k) ＝βyp(k-1)+(1-β)c(k-1)-yp(k)进一步化简为：

Τ

u(k)＝u(k-1)+w(k) E(k)Τ

w(k)＝[w1(k)，w2(k)，w3(k)]w1(k)＝Kp+Ki+Kd，w2(k)＝-Kp-2Kd，w3(k)＝KdΤ

E(k)＝[e1(k)，e1(k-1)，e1(k-2)]其中，Kp、Ki、Kd分别为PID控制器的比例、积分、微分参数，e1(k)为k时刻参考轨迹值与实际输出值之间的误差，Τ为矩阵的转置符号；

结合上述式子，可以求得：

进一步可以得到：

Kp＝-w2(k)-2Kd

Ki＝w1(k)-KP-Kd

Kd＝w3(k)

2-f.得到PID控制器的参数Kp、Ki、Kd以后构成控制量u(k)作用于被控对象，u(k)＝u(k-1)+Kp(e1(k)-e1(k-1))+Kie1(k)+Kd(e1(k)-2e1(k-1)+e1(k-2))

2-g.在下一时刻，依照2-b到2-f中的步骤继续求解PID控制器新的参数Kp、Ki、Kd，依次循环。