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工业过程控制非线性控制方法的研究的综述报告
工业过程控制是指针对工业生产的过程进行监控、控制和优化，以提高生产效率、质量和安全性。在实际生产中，很多工业过程通常由非线性动态系统所构成，这些系统具有复杂的结构，难以用传统的线性控制方法来实现精确控制。因此，非线性控制方法成为了解决这类问题的有效途径。
非线性控制方法是指利用非线性系统特性的控制方法，其中最典型的是模型预测控制（MPC）、自适应控制（AC）和滑模控制（SMC）等。这些方法提供了许多良好的特性，例如稳定性、跟踪性能和鲁棒性等，可以提高非线性系统动态响应和控制精度等方面的性能。
在现代工业自动化控制中，MPC方法得到了广泛的应用，并在许多实际应用中取得了良好的控制效果。该方法主要依赖于预测模型来估计系统响应，并提供一个优化问题的解决方案。最常见的MPC方法是基于线性化方法开发的，但是，对于具有高度非线性特征的系统，线性化模型的精确度很低，影响了控制精度。因此，近年来出现了基于非线性模型的MPC方法，以有效地考虑系统的非线性特性。
与此同时，AC方法也逐渐成为一种有效的非线性控制方法。AC方法主要依赖于辨识和控制器自适应性，为非线性动态系统提供了一种静态和动态的优化控制策略。与线性控制方法相比，AC方法更能够适应复杂的非线性控制系统，对于模型参数和系统不确定性有较好的鲁棒性。
最后要提到滑模控制方法（SMC），是一种针对非线性动态系统鲁棒性控制的技术。SMC主要依赖于滑模面（superficies）的设计，并利用其在一个临界区域内对系统变量进行强制控制。与其他控制方法相比，SMC方法具有较好的鲁棒性和适应性，这使得它可以更好地应对系统不确定性和复杂非线性问题。
总的来说，非线性控制方法作为解决工业过程控制中非线性问题的有效手段，已经在实际工业控制中取得了很好的应用效果。各种非线性控制算法的研究也将继续深入发展，以满足不同工业过程控制的需要。