根据给定文件的标题、描述、标签和部分内容，我们可以了解到文档讨论了应用多模型粒子群优化（PSO）算法对过热汽温进行模糊控制的研究。这项研究针对的是单一模型粒子群优化算法存在的鲁棒性不足的问题，并提出了一种多模型粒子群参数优化方法，以优化模糊控制器的参数。以下是详细的知识点阐述：
1. 模糊控制基础：
模糊控制是一种基于模糊逻辑的非线性控制方法，它模仿人的控制决策过程，特别适用于处理不确定性或非线性系统。模糊控制系统的三个关键部分包括模糊化、模糊规则和解模糊化。
2. 粒子群优化（PSO）算法：
PSO算法是进化算法的一种，它通过模拟鸟群捕食行为来解决优化问题。在PSO中，个体（粒子）根据自己的经验和群体的经验在解空间中搜索最优解。
3. 多模型粒子群优化（Multi-model PSO）：
文档中提出了多模型粒子群优化的概念，其核心思想是使用多个模型来共同优化问题，这有助于改善算法的鲁棒性和搜索效率。在多模型PSO中，不同的粒子可能属于不同的模型，并根据模型间的协同和竞争机制来寻找最优解。
4. 过热汽温模糊控制：
文档中的研究聚焦于锅炉过热汽温控制，这是一个典型的非线性和时变系统。对于这种系统，传统的PID控制器性能受限，特别是在工作点偏离较大时，而模糊控制能更好地适应系统的非线性特性。
5. 参数优化：
模糊控制器的性能依赖于隶属度函数、模糊规则和参数的适当选择。参数优化是提高控制器性能的关键步骤。文章提出了应用多模型PSO算法对模糊控制器参数进行优化的方法，从而避免复杂的参数调试过程。
6. 仿真实验：
研究中通过仿真实验验证了多模型PSO优化方法的有效性。仿真实验的目的是在负荷大范围变化的情况下，检验控制系统是否能保持良好的控制性能和鲁棒性。
7. 专业应用与实际意义：
模糊控制因其良好的非线性控制效果和较强的鲁棒性，已被广泛应用于大型火电机组的控制系统中。这项研究进一步证明了模糊控制结合多模型PSO优化算法在复杂热工过程控制中的潜力。
8. 仿真结果与性能评估：
仿真实验的结果表明，所设计的模糊控制器在锅炉过热汽温系统中能够有效控制温度，且在负荷变化大时，控制性能依然保持良好，证明了优化算法的优越性。
总结而言，文档提供的知识点涉及了模糊控制和粒子群优化算法在工程控制领域的应用。特别地，通过提出多模型粒子群优化算法来优化模糊控制器参数，解决了单一模型参数优化算法鲁棒性不佳的问题，提高了过热汽温控制系统的性能。这项研究成果对智能控制领域的研究和实际工程应用均具有重要的参考价值。
