循环流化床锅炉(CFBB)燃烧效率高、对煤种适应性强，代表了目前燃煤设备的发展方向。但由于它具有的强非线性、多变量耦合、大延迟和时变等特性，操作远比一般锅炉复杂，特别是燃烧系统中主蒸汽压力和炉床温度的控制是CFBB自动控制中的难点。 基于神经网络的预测控制以神经网络作为预测模型，采用在线滚动优化性能指标和反馈校正等策略来克服受控对象建模误差和结构、参数等不确定因素的影响，具有较强的鲁棒性。能够有效解决滞后、耦合严重的非线性多入多出对象的控制问题。但仍存在两个突出问题：代表传统神经网络的BP网易陷入局部最小，且缺乏在线修正的能力，不适用于时变对象的控制；非线性预测模型的控制律难以求得解析解，使...Due to its high burning efficiency and extensive fuel flexibility, the Circulating Fluidized Bed Boiler (CFBB) thereby has the most splendid future among all kinds of coal-burning furnaces. At the same time, how to control the CFBB is regarded as a challenging problem because of its strong nonlinear、coupling multivariable，time delay，time-varying characters, especially the control of boiler tempera...学位：工学硕士院系专业：化学化工学院化学工程系_化学工程学号：20013300
