间歇生产过程作为现代工业过程中必不可少的生产方式,由于其多品种、小批量和高附加值等特点而备受青睐,因此在现代工业生产中有着难以撼动的地位。随着同时代发展物质的极大丰富,人们对产品的要求日益提高,间歇过程的工艺和流程的复杂程度也在增加,其系统运行时的不确定性和外部干扰等因素已成为间歇过程发展道路上的阻碍,妥善处理此类问题以提升系统性能变得极为重要,因此现阶段研究有效的先进控制方法去处理不确定性等问题势在必行且有着重要的意义。随着20世纪末模型预测控制的提出,人们发现预测控制中的滚动优化和反馈校正特点可对未来行为进行预测并优化,控制效果明显好于传统全局最优控制,如何将其优势应用至间歇过程,使生产过程的性能得到优化已成为该领域的研究重点。本文针对多阶段间歇过程中存在不确定性问题应用预测控制方法在一维理论框架下进行研究,主要研究内容如下:1.针对不确定性多阶段间歇过程,提出一种改进的最小最大线性二次跟踪控制方法。首先建立多阶段扩展非最小状态空间模型,引进状态误差,输出跟踪误差及扩展信息。并构建含外界干扰的二次性能指标函数,利用庞特里亚金最优化理论,设计出控制律,并对系统的稳定性及鲁棒性进行分析。接着在切换系统理论下运用平均驻留时间得到子系统稳定运行的最小运行时间。最终通过经典注塑成型仿真验证了本方法的可行性与优越性。2.针对含时变不确定性多阶段间歇过程,提出了一种改进的约束模型预测跟踪控制优化设计。首先根据间歇过程多模型特性,将输入输出过程数据离散系统模型进一步处理转化为一种综合状态空间模型,将状态变量和跟踪误差相结合的同时引入扩展动态模型,建立改进的扩展状态空间模型。考虑到系统内存在的不确定性,将扩展模型转化为具有多面体不确定性的可观测的离散模型。通过设计基于最小最大优化的MPC控制器,改善性能的同时,解决了控制器增益不可调节的弊端。给出基于LMI约束的系统稳定条件,并求出控制律。同时结合经典切换系统理论,利用平均驻留时间方法求取子系统稳定运行的最小运行时间。最后通过单模态和多模态的案例对比,论证了本方法的有效性与优越性。