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本文把预测控制与神经网络、PSO算法等智能技术相结合，对其在电站石灰石/石膏湿法烟气脱硫中的应用进行了设计与研究。
采用RBF神经网络建立系统的预测模型，在此基础上，利用递推算法建立多步预测模型，对系统未来时刻的输出做出预测。利用PSO算法的全局搜索能力，对PSO算法充当预测控制优化器方面进行了研究，构成智能预测控制模式。为检验这种控制方法的有效性，同时与常规PID控制器的控制效果进行了比较，由仿真结果可以说明，基于RBF神经网络和PSO算法的智能预测控制方法具有较强的自适应性和较好的鲁棒性。此外，提出了基于OPC技术的智能预测控制系统的工程设计方案。