1.一种工业加热炉系统的分数阶预测函数控制方法，其特征在于：该方法的具体步骤如下：步骤1、建立实际过程中被控对象的分数阶线性模型，具体方法是：

1.1采集实际过程对象的实时输入输出数据，利用该数据建立被控对象在时刻t的分数阶微分方程模型，形式如下：其中，α1,α2为微分阶次，c0,c1,c2为相应的系数，y(t),u(t)分别为过程的输出和输入；

1.2根据分数阶微积分定义，对步骤1.1中的模型进行拉氏变换，得到被控对象的传递函数形式如下：其中，s为复变量；

α

1.3由Oustaloup近似方法得到微分算子s 的近似表达形式如下：其中，α为分数阶微分阶次，0＜α＜1，N为选定的近似阶次，wb和wh分别为选定的拟合频

率的下限和上限；

1.4根据步骤1.3中的方法，将步骤1.2中的分数阶系统近似为整数阶高阶系统模型，对得到的高阶模型在采样时间Ts下加零阶保持器离散化，得到如下形式的模型：其中，Fj,Hj(j＝1,2,…,LS)均为离散近似后得到的系数，LS为离散模型的长度；

步骤2、设计被控对象的分数阶预测函数控制器,具体方法如下：

2.1计算被控对象在预测函数控制下的i步预测输出，形式如下：其中，P为预测时域，y(k+i)为k+i时刻过程的预测模型输出，i＝1,2,…,P；

2.2对步骤2.1中的式子进行整理变换，得到如下模型：AY＝BYpast+Cu(k)+DUpast其中，

T

Y＝[y(k+1),y(k+2),…,y(k+P)]T

Ypast＝[y(k),y(k-1),…,y(k-LS+1)]T

Upavt＝[u(k-1),u(k-2),…,u(k-LS+1)]其中，T为转置符号；结合上述式子，得到被控对象的预测输出模型为：其中，

2.3修正当前时刻被控对象的预测输出模型，得到修正后的对象模型，形式如下：E＝[e(k+1),e(k+2),…,e(k+P)]Te(k+i)＝yp(k)-y(k),i＝1,2,…,P其中，yp(k)是k时刻被控对象的实际输出值，e(k+i)为k+i时刻被控对象的实际输出值与模型预测输出的差值；

2.4选取预测函数控制方法的参考轨迹yr(k+i)和目标函数JFPFC，其形式如下：其中，yr(k+i)为k+i时刻的参考轨迹，λ为参考轨迹的柔化系数，c(k)为k时刻的设定值， 表示函数f(t)在[t1,t2]上的γ次积分，D为微分符号；

依据Grünwald-Letnikov分数阶微积分定义，对上述目标函数在采样时间TS进行离散化，得到：其中，

T

Yr＝[yr(k+1),yr(k+2),…,yr(k+P)]Λ(TS,γ)＝TSdiag(mP-1,mP-2,…,m1,m0)时， 对q＜0，

2.5依据步骤2.4中的目标函数求解过程输入的最优值，即最优控制律，形式如下：

2.6在k+l时刻，l＝1,2,3，…，依照2.1到2.5中的步骤依次循环求解分数阶预测函数控制器的控制量u(k+l)，再将其作用于被控对象。