许多复杂非线性热工过程被控对象都具有多变量耦合、时滞、参数变动等动态特性,传统的PID控制方法在遇到工况大范围快速变动时,闭环系统的控制效果往往较差,自适应能力较弱。而目前许多先进控制算法在热工过程中的成功应用,都需要建立在被控对象较精确模型的基础之上,其中保证闭环控制系统稳定,是进行控制系统设计的必要前提。Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型具有良好的非线性逼近能力,模糊控制器是通过将每个局部控制器的输出进行加权“聚合”而成,从而系统在进行大范围工况变动时,控制器的输出能够实现平滑无抖振,容易保证闭环系统的控制性能。T-S模糊模型根据后件部分是否含有仿射项,可分为“仿射模糊模型”和“齐次模糊模型”两大类。相较于常规的齐次模糊模型,仿射模糊模型由于仿射项的存在,可以表达更多的模型动态信息,因此可以更好地描述原非线性被控对象的特性。论文针对复杂非线性热工对象的特点,基于被控对象的仿射模糊模型研究了保稳定跟踪控制器的设计方法,主要研究内容如下：1、分别针对近似线性化和数据辨识两种方法,探讨了仿射模糊模型研究的意义。得出：当对非线性对象的数学机理模型进行近似线性化得到T-S模糊模型时,只有先将所有局部子模型都置于同一坐标基底下,才能通过隶属度函数进行平滑连接,而此时在非坐标原点,即便是平衡点,模糊子模型中一般也是含有仿射项的。另外通过对一过热汽温系统的数据辨识得知,当采用相同辨识方法和模糊规则时,仿射模糊模型的精度要比齐次模糊模型的高。针对目前连续/离散仿射模糊模型稳定性分析的两种常见方法,即是否将模型后件部分中的仿射项处理进系数矩阵中,基于模糊Lyapunov函数进行自治系统的稳定性分析。为减少稳定性判据中线性矩阵不等式(LMIs)的个数,提出了“仿射最大交叠规则组”和“仿射有效规则组集”的概念,并通过算例对所得判据的保守性进行对比。其中,采用将仿射项扩增进系数矩阵的方法而得到的判据的保守性较强,不利于保稳定控制器的设计。2、针对非线性对象的离散仿射模糊模型,不采用将仿射项处理进系数矩阵的方法,利用并行分配补偿(PDC)技术设计保稳定控制器。基于模糊Lyapunov函数进行闭环控制系统的稳定性分析,并引入S-procedure减小判据的保守性。得到的稳定性判据是一系列双线性矩阵不等式(BMIs),借鉴迭代求解法的思想,提出了BMI方程的求解算法。在此基础上,针对大型发电机组在跟踪电网AGC指令时,存在外部干扰因素较多会影响控制效果的问题,设计了一套H∞跟踪控制系统。并将风跟踪控制问题归结于一个最优化问题的求解,在保证闭环系统稳定的同时,达到对外部有界扰动的有效抑制,提出了相应的BMI求解算法。将设计的模糊跟踪控制器用于机炉协调系统的目标值跟踪,仿真结果表明：闭环控制系统能够最终逼近设定目标值,但如果系统存在控制量的升降速率限制,那么在跟踪过程中容易造成调节时间变长,超调量变大,控制阀门的动作幅度和频率也变大,且不易通过调整控制器设计参数来改变控制效果,说明所得稳定性判据的保守性相对较大。3、针对火电机组运行过程中,因机组用煤品质多变、设备老化磨损等原因,容易造成对象参数发生较大变动的问题,基于对象的仿射模糊不确定参数模型设计保稳定跟踪控制器。首先将一般的仿射模糊模型处理成广义系统形式,然后基于广义模糊Lyapunov函数进行闭环系统的稳定性分析,并引入S-procedure来减小判据的保守性,得到了LMI形式的稳定性判据,这样就避免上述难以处理的BMI求解问题,从而可以直接利用LMI工具箱进行求解。在上述基础上设计保稳定保性能跟踪控制器,选用了一类能够得到较弱保守性判据的跟踪控制器形式,并对二次性能指标和模糊Lyapunov函数的形式进行改进,得到满足跟踪性能指标的闭环控制系统稳定性判据。将上述跟踪控制器设计方法用于Bell-Astrom机炉协调系统的AGC指令跟踪过程中,仿真算例表明：可通过选取合适的跟踪控制器增益来得到较好的跟踪效果,稳定性判据的保守性大大减弱。4、针对控制过程中的执行器约束问题,采用预测控制方法来进行处理。首先基于上述广义系统方法,得到离散仿射模糊控制系统的稳定性判据,并引入S-procedure减小判据的保守性。在此基础上,结合稳定预测控制的理论,得出无穷时域系统稳定的判据,满足执行器约束的控制率问题归结为对一组有约束LMIs方程的求解,将所得控制率用于连续搅拌反应器系统(CSTR)的仿真实验中,结果表明闭环控制系统能够快速、稳定地跟踪设定目标值的变化,并且控制量在规定范围内变动,因此具有较好的跟踪控制效果。