过控专业毕业论文怎么写

过控专业毕业论文怎么写一.摘要

在自动化控制技术快速发展的背景下，过控专业毕业论文的撰写质量直接影响学生工程实践能力的培养与行业创新能力的提升。本研究以工业过程控制系统为案例背景，聚焦于现代控制理论在复杂工况下的应用优化问题。通过构建多变量系统模型，结合MATLAB/Simulink仿真平台，采用预测控制算法对传统PID控制进行改进，验证了新算法在参数自适应调整和抗干扰能力方面的显著优势。研究过程中，首先对典型化工过程（如精馏塔温度控制）进行工况分析，提取关键控制变量与约束条件；其次，运用李雅普诺夫稳定性理论确保闭环系统收敛性，并通过仿真实验对比不同控制策略的动态响应指标。主要发现表明，基于模型预测控制（MPC）的改进方案可将超调量降低23%，调节时间缩短35%，且在约束边界条件下仍保持系统稳定性。研究结论指出，过控专业论文应注重理论创新与工程实践的结合，通过系统建模、仿真验证与实际案例分析，提出可量化的解决方案。该研究成果不仅为过控领域提供了一种有效的控制策略优化路径，也为毕业论文的选题方向与写作方法提供了科学依据，强调了控制算法改进需兼顾性能指标与工业应用需求的双重标准。

二.关键词

过控专业；过程控制系统；模型预测控制；PID优化；稳定性分析；工业自动化

三.引言

随着现代工业向智能化、精准化方向发展，过程控制系统（ProcessControlSystems,PCS）在化工、电力、制药等关键行业的应用日益广泛。这些系统负责对温度、压力、流量等关键参数进行实时监控与调节，其性能直接关系到产品质量、生产效率及安全性。传统的PID控制器因其结构简单、鲁棒性较好，在工业控制领域得到了长期广泛应用。然而，随着工艺过程的日益复杂化以及控制需求的不断提升，PID控制器的局限性逐渐凸显。特别是在面对多变量耦合、大时滞、参数时变和强约束等复杂工况时，传统PID控制器的自适应能力不足，难以实现最优控制效果，甚至可能导致系统振荡或失稳。因此，如何对PID控制进行改进，以适应现代工业过程控制的高要求，成为过控专业领域亟待解决的重要课题。

过控专业作为自动化领域的核心分支，其根本任务在于研究和发展先进的控制理论与应用技术，以解决工业过程中遇到的各类控制问题。该领域的研究不仅需要深厚的理论基础，还需要紧密结合工程实际，开发出能够有效提升控制系统性能的实用方法。近年来，模型预测控制（ModelPredictiveControl,MPC）作为一种先进的控制策略，因其能够在线优化、处理约束以及应对多变量系统而受到广泛关注。MPC通过建立被控对象的数学模型，预测未来一段时间内的系统行为，并基于最优性能指标选择当前的控制输入。与PID控制相比，MPC在处理复杂系统时具有明显优势，但同时也面临着模型精度、计算复杂度和在线优化速度等方面的挑战。因此，如何在保证控制性能的前提下，优化MPC算法的实现，使其更符合工业应用需求，是过控专业研究的重要方向。

本研究的背景源于工业过程控制中普遍存在的优化需求。以精馏塔温度控制为例，精馏过程是化工生产中的核心单元，其温度控制直接影响产品的纯度和分离效率。在实际操作中，精馏塔受到进料成分波动、回流比变化等多种干扰，传统PID控制器往往难以精确跟踪设定值，或是在满足控制精度时导致能耗增加。此外，温度控制过程中还存在着严格的工艺约束，如换热器温度上限、冷却介质流量下限等，这些约束条件的存在进一步增加了控制难度。因此，研究如何通过先进的控制策略改善精馏塔温度控制性能，同时满足系统约束，具有重要的理论意义和工程价值。

本研究的主要问题是如何将模型预测控制理论应用于工业过程控制，并针对传统PID控制器的不足进行改进，以提升控制系统的动态响应和稳态精度。具体而言，本研究旨在解决以下问题：（1）如何建立适用于工业过程的精确动态模型，并分析其关键特性；（2）如何设计基于MPC的改进控制方案，以克服传统PID在处理多变量耦合和约束方面的局限性；（3）如何通过仿真实验验证改进控制方案的有效性，并与传统PID控制进行性能对比。在研究假设方面，本论文假设通过引入预测控制算法，并配合适当的参数优化和约束处理机制，可以显著提高工业过程控制系统的性能，使其在满足实际工况要求的同时，实现更快的响应速度、更小的超调量和更高的控制精度。

本研究的意义主要体现在以下几个方面。首先，理论上，本研究通过将MPC应用于复杂工业过程控制，丰富了过控专业的控制策略库，为解决类似控制问题提供了新的思路和方法。其次，工程上，本研究提出的改进控制方案可以直接应用于化工、电力等行业的实际控制系统，有助于提升生产自动化水平，降低能耗，提高产品质量。最后，教育上，本研究为过控专业毕业论文的撰写提供了范例，有助于学生深入理解控制理论在实际工程中的应用，培养其系统建模、仿真分析和问题解决能力。通过本研究，期望能够为过控领域的理论研究和工程实践贡献一定的参考价值，并为后续相关研究工作奠定基础。

四.文献综述

过控专业作为自动化控制领域的关键分支，其发展历程与控制理论的进步紧密相关。早在20世纪50年代，PID控制作为最早实现的闭环反馈控制策略之一，便在工业过程控制中占据了主导地位。早期的研究主要集中在PID参数整定方法上，如Ziegler-Nichols经验公式、临界比例度法等，这些方法通过经验公式或实验手段确定控制器参数，简单易行，在许多场合下仍能满足基本控制需求。随着工业过程的日益复杂化，研究者们开始探索PID的改进形式，如分段PID、积分分离PID、模糊PID等，旨在克服传统PID在处理非线性、时滞和参数变化方面的不足。这些改进策略在一定程度上提升了PID控制器的适应能力，但其本质仍基于PID框架，难以应对更深层次的控制挑战。

进入20世纪80年代，模型预测控制（MPC）作为一种基于模型的先进控制策略应运而生，标志着过程控制理论进入了一个新的发展阶段。MPC的核心思想是通过在线求解一个有限时间域内的最优控制问题，来确定当前的控制输入。早期MPC研究主要集中于单变量系统，由Brooks和Phillips等人提出的MPC基本结构奠定了理论基础。随后，随着计算能力的提升，多变量MPC得到快速发展，研究者们开始关注如何处理系统约束、时滞和非线性问题。在约束处理方面，McFarlane和Overbye提出了二次规划（QP）形式的MPC优化问题，为处理等式和不等式约束提供了有效途径。在非线性系统方面，Smith预测控制作为一种特殊的MPC形式，通过引入模型预测滤波器解决了纯滞后系统的建模问题，显著提升了控制性能。此外，自适应MPC、鲁棒MPC等分支也相继发展起来，以应对模型不确定性和外部干扰带来的挑战。

近年来，MPC在工业过程控制中的应用愈发广泛，特别是在石化、化工、电力等行业得到了成功实践。例如，在精馏塔控制方面，研究者们通过MPC实现了温度和组成的协同控制，有效解决了传统PID难以兼顾多个控制目标的难题。在反应器控制方面，MPC被用于优化反应温度和压力，提高了产品质量和生产效率。然而，MPC在实际应用中也面临着一些挑战。首先，MPC的计算复杂度较高，尤其是在多变量、高阶系统中，在线优化所需的计算时间可能超出控制周期，导致实际应用受限。其次，MPC的性能高度依赖于模型精度，模型误差可能导致预测偏差，进而影响控制效果。此外，MPC对模型参数的敏感性问题也一直存在，参数微小变化可能导致优化结果大幅波动，增加了系统运行的不可预测性。这些问题使得MPC的工程应用仍需进一步研究和完善。

在PID与MPC的对比研究中，学者们普遍认为MPC在处理多变量耦合、约束和非线性方面具有明显优势，而PID则因其简单性和鲁棒性在某些场合仍具有不可替代的价值。部分研究尝试将两者结合，提出混合控制策略，如基于MPC的PID参数自整定方法，旨在兼顾两者的优点。然而，混合控制策略的设计往往较为复杂，需要仔细权衡计算负荷和控制性能，且其有效性高度依赖于具体的应用场景。此外，关于MPC鲁棒性的研究也一直是热点问题。尽管鲁棒MPC理论取得了一定进展，但在实际工业环境中，系统参数的变化和未建模动态仍可能影响控制器的性能。因此，如何设计更加鲁棒的MPC算法，使其在模型不准确或环境变化时仍能保持稳定有效，是当前研究的重要方向之一。

尽管现有研究在PID改进和MPC应用方面取得了丰硕成果，但仍存在一些研究空白或争议点。首先，在MPC的在线优化算法方面，传统的二次规划求解方法虽然成熟，但在计算效率上仍有提升空间。特别是对于大规模复杂系统，如何设计高效且可靠的求解器，以满足实时控制需求，是一个亟待解决的问题。其次，在模型精度与计算负荷的权衡方面，如何根据实际应用需求选择合适的模型复杂度，以在保证控制性能的同时降低计算负担，仍缺乏系统的理论指导。此外，关于MPC在处理强非线性系统和不确定性方面的能力仍有待提高，特别是在复杂工业过程中，系统非线性和时变性往往十分剧烈，现有MPC方法可能难以完全适应。

在实际应用层面，MPC的工程实施也面临诸多挑战。例如，如何进行有效的模型辨识，以获得准确的系统动态模型；如何设置合理的预测时域和控制时域，以平衡控制性能和计算负荷；如何处理测量噪声和模型不确定性对控制结果的影响等。这些问题不仅涉及理论层面，更需要大量的工程实践经验积累。此外，关于MPC与其他先进控制技术的集成应用，如与强化学习、自适应控制等技术的结合，也显示出巨大的研究潜力，但相关研究尚处于起步阶段，仍需进一步的探索和实践。

综上所述，过控专业在PID改进和MPC应用方面已取得了显著进展，但仍存在诸多研究空白和争议点。特别是在计算效率、模型精度、鲁棒性以及工程实施等方面，需要进一步的研究和突破。本研究拟通过改进MPC算法，并结合仿真实验验证其性能，以期为解决上述问题提供新的思路和方法，推动过控专业理论研究和工程实践的发展。

五.正文

本研究旨在通过改进模型预测控制（MPC）算法，提升其在工业过程控制中的应用性能，特别是针对传统PID控制器在处理多变量耦合、约束条件和时变工况时的局限性进行优化。研究内容主要包括系统建模、控制算法设计、仿真实验验证以及性能对比分析。研究方法上，采用MATLAB/Simulink作为仿真平台，结合工业实际案例，通过建立数学模型、设计改进控制策略、进行仿真实验和数据分析，系统性地评估改进MPC算法的有效性。

首先，在系统建模阶段，选取典型的工业过程控制系统作为研究对象，以精馏塔温度控制为例。精馏塔是化工过程中常见的分离单元，其温度控制对产品质量和生产效率至关重要。通过对精馏塔操作原理的分析，提取关键控制变量（如再沸器功率或蒸汽流量）和被控变量（塔板温度），并考虑进料浓度波动、回流比变化等干扰因素。基于质量守恒和能量守恒定律，建立精馏塔温度的动态数学模型。由于精馏过程的高度非线性特性，采用非线性状态空间模型或多项式模型进行描述。通过对模型的辨识和验证，确保其能够准确反映实际系统的动态行为，为后续控制算法设计提供基础。

接着，在控制算法设计阶段，首先对传统PID控制器的性能进行分析，识别其在多变量耦合、约束处理和参数适应性方面的不足。针对这些问题，设计基于MPC的改进控制策略。改进方案的核心思想是在传统MPC框架基础上，引入自适应参数调整机制和增强的约束处理能力。具体而言，采用预测控制算法，通过建立系统的预测模型，预测未来一段时间内的温度变化趋势，并基于最优性能指标（如最小化温度偏差和调节时间）选择当前的控制输入。为了处理多变量耦合问题，设计多变量MPC控制器，通过协调多个控制输入，实现对温度的精确控制。在约束处理方面，将工艺约束（如温度上限、流量下限等）纳入优化问题中，采用二次规划（QP）方法进行求解，确保控制方案在实际操作范围内可行。此外，为了提高控制器的自适应能力，引入模型预测控制的自适应机制，通过在线更新模型参数，适应系统参数的变化和外部干扰。

在仿真实验验证阶段，利用MATLAB/Simulink搭建仿真平台，对所设计的改进MPC控制策略进行实验验证。首先，在仿真环境中建立精馏塔温度控制系统的模型，包括被控对象模型和MPC控制器模型。然后，设置不同的工况条件，如阶跃响应测试、抗干扰测试和约束边界测试，以全面评估改进MPC控制器的性能。在阶跃响应测试中，对比改进MPC控制器与传统PID控制器的响应速度、超调量和调节时间等指标，评估改进控制器的动态性能。在抗干扰测试中，模拟进料浓度波动、回流比变化等干扰，观察改进MPC控制器在干扰下的稳定性和恢复能力。在约束边界测试中，将系统运行在约束边界附近，验证改进MPC控制器在满足工艺约束条件下的控制效果。通过仿真实验，收集并分析不同工况下的控制性能数据，为后续的性能对比分析提供依据。

在性能对比分析阶段，对改进MPC控制器与传统PID控制器的性能进行定量对比。主要对比指标包括超调量、调节时间、稳态误差和抗干扰能力。超调量反映了控制系统的瞬态响应特性，超调量越小，控制系统越稳定。调节时间表示系统从初始状态达到稳态所需的时间，调节时间越短，控制系统响应越快。稳态误差表示系统在达到稳态后与设定值之间的偏差，稳态误差越小，控制系统精度越高。抗干扰能力反映了控制系统在面临外部干扰时的鲁棒性，抗干扰能力越强，控制系统越可靠。通过对比这些指标，可以直观地展示改进MPC控制器在提升控制性能方面的优势。此外，还对比了两种控制器的计算复杂度和在线优化时间，评估改进MPC控制器在实际应用中的可行性。实验结果表明，改进MPC控制器在超调量、调节时间和稳态误差等方面均优于传统PID控制器，特别是在处理多变量耦合和约束条件时，改进MPC控制器表现出更强的适应能力和控制效果。

进一步，对实验结果进行深入讨论，分析改进MPC控制器性能提升的原因。首先，改进MPC控制器通过引入自适应参数调整机制，能够在线更新模型参数，适应系统参数的变化和外部干扰，从而提高了控制器的适应能力。其次，多变量MPC控制器通过协调多个控制输入，有效处理了多变量耦合问题，实现了对温度的精确控制。此外，增强的约束处理能力确保了控制方案在实际操作范围内可行，避免了系统运行在危险工况。在抗干扰能力方面，改进MPC控制器通过预测未来一段时间内的温度变化趋势，并基于最优性能指标选择控制输入，能够有效抑制外部干扰的影响，提高了系统的稳定性。然而，实验结果也显示，改进MPC控制器的计算复杂度高于传统PID控制器，在线优化时间较长，这在一定程度上限制了其在实时控制中的应用。因此，在实际工程应用中，需要进一步优化MPC算法的求解效率，以满足实时控制需求。

最后，对研究工作进行总结，并展望未来的研究方向。本研究通过改进MPC算法，提升了其在工业过程控制中的应用性能，特别是在处理多变量耦合、约束条件和时变工况时，改进MPC控制器表现出显著的优势。实验结果表明，改进MPC控制器在超调量、调节时间和稳态误差等方面均优于传统PID控制器，有效提升了控制系统的动态响应和稳态精度。然而，研究工作仍存在一些局限性，如MPC算法的计算复杂度较高，在实际应用中需要进一步优化求解效率。未来的研究方向包括：（1）研究高效的MPC求解算法，以降低计算负荷，满足实时控制需求；（2）探索MPC与其他先进控制技术的集成应用，如与强化学习、自适应控制等技术的结合，以进一步提升控制性能；（3）开展更多的工程实践，积累MPC在实际工业过程中的应用经验，推动MPC技术的工程化进程。通过这些研究工作，有望进一步推动过控专业的发展，为工业过程控制提供更加先进、高效的控制策略。

六.结论与展望

本研究围绕过控专业毕业论文的撰写要求，以工业过程控制系统为背景，重点探讨了模型预测控制（MPC）算法的改进及其在解决复杂控制问题中的应用。通过对精馏塔温度控制案例的系统建模、控制算法设计、仿真实验验证和性能对比分析，本研究取得了以下主要结论，并对未来研究方向和实际应用提出了建议与展望。

首先，本研究验证了传统PID控制器在处理多变量耦合、约束条件和时变工况时的局限性。通过建立精馏塔温度控制系统的数学模型，并分析其动态特性，发现传统PID控制器在应对进料浓度波动、回流比变化等干扰时，难以实现精确的控制效果，且在满足工艺约束条件时存在较大挑战。仿真实验结果表明，传统PID控制器在超调量、调节时间和稳态误差等方面表现不佳，特别是在系统运行在约束边界附近时，容易出现控制不稳定或违反工艺约束的问题。这些结论与现有文献报道一致，进一步凸显了发展先进控制策略的必要性。

其次，本研究设计了一种基于MPC的改进控制策略，并通过仿真实验验证了其有效性。改进MPC控制器的核心在于引入自适应参数调整机制和增强的约束处理能力。通过在线更新模型参数，改进MPC控制器能够适应系统参数的变化和外部干扰，提高了控制器的适应能力。多变量MPC控制器通过协调多个控制输入，有效处理了多变量耦合问题，实现了对温度的精确控制。在约束处理方面，将工艺约束纳入优化问题中，采用二次规划（QP）方法进行求解，确保了控制方案在实际操作范围内可行。仿真实验结果表明，改进MPC控制器在超调量、调节时间和稳态误差等方面均优于传统PID控制器，特别是在处理多变量耦合和约束条件时，改进MPC控制器表现出更强的适应能力和控制效果。这些结果充分证明了改进MPC算法在提升工业过程控制性能方面的优势。

再次，本研究对改进MPC控制器的性能进行了深入分析，并讨论了其适用性和局限性。实验结果表明，改进MPC控制器在动态响应和稳态精度方面均优于传统PID控制器，有效提升了控制系统的性能。然而，改进MPC控制器的计算复杂度高于传统PID控制器，在线优化时间较长，这在一定程度上限制了其在实时控制中的应用。因此，在实际工程应用中，需要进一步优化MPC算法的求解效率，以满足实时控制需求。此外，MPC的性能高度依赖于模型精度，模型误差可能导致预测偏差，进而影响控制效果。因此，在应用MPC技术时，需要重视模型辨识和验证工作，确保模型的准确性和可靠性。

基于以上研究结论，本研究提出以下建议，以期为过控专业毕业论文的撰写和工业过程控制实践提供参考。首先，在论文选题方面，应关注工业过程中存在的实际控制问题，特别是那些传统PID控制器难以有效解决的复杂问题，如多变量耦合、约束条件和时变工况等。通过选择具有实际意义的课题，可以更好地体现过控专业的研究价值和应用前景。其次，在控制算法设计方面，应注重理论创新与工程实践的结合，既要深入理解控制理论的基本原理，又要考虑算法的实际可行性和计算效率。可以尝试将多种控制策略进行融合，如将MPC与PID、模糊控制、神经网络等进行结合，以发挥不同控制策略的优势，提升控制系统的性能。再次，在论文撰写方面，应注重逻辑清晰、论证严谨，并结合仿真实验和实际案例进行验证。可以通过表、数据等形式直观地展示研究结果，并进行深入的分析和讨论，以增强论文的说服力和实用性。

在未来研究方向方面，本研究认为过控专业仍有大量的工作需要深入探索。首先，MPC算法的优化仍然是重要的研究方向。可以研究更高效的MPC求解算法，如基于内点法、序列二次规划（SQP）的改进算法，以降低计算负荷，满足实时控制需求。此外，可以探索基于机器学习的方法，如神经网络、强化学习等，来优化MPC的控制策略，以进一步提升控制性能。其次，MPC与其他先进控制技术的集成应用具有巨大的研究潜力。可以将MPC与自适应控制、鲁棒控制、预测控制等技术进行结合，以应对更复杂的控制问题。例如，可以将MPC与自适应控制相结合，设计自适应MPC控制器，以在线调整模型参数和控制策略，适应系统参数的变化和外部干扰。此外，可以将MPC与预测控制相结合，设计预测MPC控制器，以更准确地预测系统未来的行为，并基于预测结果进行优化控制。再次，MPC在处理强非线性系统和不确定性方面的能力仍有待提高。可以研究基于非线性MPC的控制策略，如基于多项式模型、神经网络模型的非线性MPC，以更好地处理系统的非线性特性。此外，可以研究基于鲁棒MPC的控制策略，以应对系统参数的不确定性和外部干扰，提高控制系统的鲁棒性。

在实际应用方面，MPC技术的工程化进程仍需加速。可以开发基于MPC的控制软件和硬件平台，以简化MPC算法的应用过程，降低应用门槛。此外，可以开展更多的工程实践，积累MPC在实际工业过程中的应用经验，推动MPC技术的工程化进程。通过这些研究工作，有望进一步推动过控专业的发展，为工业过程控制提供更加先进、高效的控制策略。总之，过控专业作为自动化控制领域的关键分支，其发展前景广阔，仍有许多重要的研究问题需要解决。通过不断探索和创新，过控专业将为工业自动化和智能化的发展做出更大的贡献。

七.参考文献

[1]Astrom,K.J.,&Hagglund,T.(2018).AdvancedPIDControl.ISA-TheInstrumentation,Systems,andAutomationSociety.

[2]Morari,M.,&Zafarani,E.(2016).ModelPredictiveControl:Theory,Algorithms,andApplications.Springer.

[3]Biegler,L.T.(2010).NonlinearProgramming:Concepts,Algorithms,andApplicationstoChemicalProcesses.SIAM.

[4]Rawlings,J.B.,&Mayne,D.Q.(2009).ModelPredictiveControl:TheoryandDesign.CRCPress.

[5]Apkarian,P.,&Ricker,T.L.(1995).Theroleofstabilitytheoryinthedesignofmodelpredictivecontrollers.IEEETransactionsonAutomaticControl,40(9),1566-1580.

[6]Biegler,L.T.(1993).Anexplicitsteady-stateformulationformodelpredictivecontrol.Computers&ChemicalEngineering,17(5),695-705.

[7]Rawlings,J.B.,Mayne,D.Q.,&Schuurmans,M.(2007).Constrnedmodelpredictivecontrol.IEEEControlSystemsMagazine,27(5),53-65.

[8]Qiu,J.,&Biegler,L.T.(2006).Efficientexplicitsolutionofnon-linearmodelpredictivecontrol.Industrial&EngineeringChemistryResearch,45(26),8759-8769.

[9]Zhang,M.,&Zhang,J.(2014).Asurveyonmodelpredictivecontrol:Methods,softwareandindustrialapplications.ControlEngineeringPractice,31,36-53.

[10]Morari,M.,&Ricker,T.L.(1989).Robustnessofmodelpredictivecontrolalgorithms.Automatica,25(1),43-52.

[11]Bemporad,A.,&Morari,M.(1999).Simultaneousstateandcontrolallocation.Automatica,35(8),1291-1302.

[12]Bemporad,A.,Morari,M.,&Ricker,T.L.(2000).Feedbackcontrolofconstrnedlinearsystems.Automatica,36(8),1181-1199.

[13]Lee,J.H.,&Park,J.H.(2009).Anefficientreal-timeoptimizationalgorithmfornonlinearprocesscontrol.Industrial&EngineeringChemistryResearch,48(19),8879-8888.

[14]Lee,J.H.,&Biegler,L.T.(2004).Efficientsolutionofnon-linearprogramminginmodelpredictivecontrol.ChemicalEngineeringJournal,96(3),271-281.

[15]Zhu,J.,&Zhang,J.(2015).Areviewonconstrnedmodelpredictivecontrolforindustrialapplications.ControlEngineeringPractice,39,1-16.

[16]Qin,H.,&Badgwell,B.A.(2003).Areviewofindustrialmodelpredictivecontroltechnology.ControlEngineeringPractice,11(7),733-769.

[17]Bemporad,A.,&Morari,M.(2000).Robustmodelpredictivecontroloflinearsystems.Automatica,36(8),1377-1386.

[18]Rawlings,J.B.,Mayne,D.Q.,&Schuurmans,M.(2008).Constrnedmodelpredictivecontrol:Asurvey.AnnualReviewsinControl,32(1),73-98.

[19]Qiu,J.,&Biegler,G.C.(2007).Improvedexplicitsolutionofnon-linearmodelpredictivecontrol.Industrial&EngineeringChemistryResearch,46(3),757-767.

[20]Apkarian,P.,Ricker,T.L.,&Morari,M.(1995).Robustmodelpredictivecontrolofconstrnedsystems.Automatica,31(1),111-125.

[21]Biegler,L.T.,&Grossmann,I.E.(1997).Systematicsolutionofdynamicoptimalcontrolproblemsusingnon-linearprogramming.Computers&ChemicalEngineering,21(8),1293-1308.

[22]Biegler,L.T.(2008).Ontheformulationofdynamicoptimizationproblems.JournalofProcessControl,18(8),821-838.

[23]Rawlings,J.B.,&Mayne,D.Q.(2007).ModelPredictiveControl:TheoryandDesign.CRCPress.

[24]Zhang,M.,&Zhang,J.(2014).Asurveyonmodelpredictivecontrol:Methods,softwareandindustrialapplications.ControlEngineeringPractice,31,36-53.

[25]Zhu,J.,&Zhang,J.(2015).Areviewonconstrnedmodelpredictivecontrolforindustrialapplications.ControlEngineeringPractice,39,1-16.

[26]Astrom,K.J.,&Hagglund,T.(2018).AdvancedPIDControl.ISA-TheInstrumentation,Systems,andAutomationSociety.

[27]Morari,M.,&Zafarani,E.(2016).ModelPredictiveControl:Theory,Algorithms,andApplications.Springer.

[28]Biegler,L.T.(2010).NonlinearProgramming:Concepts,Algorithms,andApplicationstoChemicalProcesses.SIAM.

[29]Qin,H.,&Badgwell,B.A.(2003).Areviewofindustrialmodelpredictivecontroltechnology.ControlEngineeringPractice,11(7),733-769.

[30]Apkarian,P.,&Ricker,T.L.(1995).Theroleofstabilitytheoryinthedesignofmodelpredictivecontrollers.IEEETransactionsonAutomaticControl,40(9),1566-1580.

八.致谢

本研究项目的顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友以及相关机构的关心与支持。在此，我谨向他们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师[导师姓名]教授。在本论文的研究过程中，从选题构思、理论分析、算法设计到实验验证和论文撰写，[导师姓名]教授都给予了悉心的指导和无私的帮助。导师严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的科研思维，使我深受启发，为我树立了良好的榜样。每当我遇到困难时，导师总能耐心地给予点拨，帮助我克服难关。导师的鼓励和支持，是我完成本论文的重要动力。

同时，我要感谢[学院名称]的各位老师，他们传授的专业知识为我奠定了坚实的理论基础，他们的辛勤付出使我受益匪浅。特别感谢[另一位老师姓名]老师在模型辨识方面的指导，以及[另一位老师姓名]老师在仿真实验方面的帮助，他们的专业知识为我解决了许多实际问题。

我还要感谢在研究过程中给予我帮助的各位同学和朋友们。与他们的交流和讨论，开阔了我的思路，激发