隧道窑是耐火材料制品生产的一种高温烧成设备,温度控制的好坏直接影响到耐火材料制品的产量和质量,因此温度控制策略是隧道窑控制系统中的重要研究内容。如何制定满足工艺要求的温度控制策略,对提高产品质量,降低能源消耗以及减小环境污染具有重要的意义。为了研究隧道窑的温度控制策略,首先建立了隧道窑的温度模型。由于隧道窑的工况非常复杂,难以建立精确的数学模型。本文根据炉窑类控制对象的特点,以现场采集的数据为依据,采用遗传算法辨识出了隧道窑温度的二阶纯滞后模型,并验证了模型的有效性。隧道窑是一个复杂的控制对象,具有大惯性、大滞后以及非线性等特点,本文将预测函数控制的思想引入到隧道窑的温度控制中。由于建立的隧道窑温度模型属于CARMA模型,首先推导了基于CARMA模型的预测函数控制算法,然后针对辨识出的隧道窑温度模型进行了预测函数控制器的设计。仿真结果表明,当模型匹配时,预测函数控制的动态响应速度快,过程输出平稳,超调量小,具有较强的抗干扰能力；当模型严重失配时,控制性能变差。实际生产过程中存在各种干扰因素的影响,基于预测模型得到的预测输出难以与实际输出完全相符。针对预测函数控制中模型失配的现象,本文提出了采用模糊推理对控制量进行补偿的控制算法,即控制量为预测函数控制量与模糊补偿量之和,设计了基于模糊补偿的预测函数控制器。仿真结果表明,在模型严重失配的情况下,加入模糊补偿的预测函数控制器可以有效地抑制模型失配的影响,控制精度高,跟踪速度快,调节时间短,超调量小,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,能够满足隧道窑温度控制的要求。