在当今能源社会中，能源枯竭与环境污染问题已经成为人类可持续发展面临的两大问题，特别是对于以煤发电为主的国家来说，形势显得更加迫切。IGCC(IntegratedGasification Combined Cycle)整体煤气化联合循环发电系统作为一种新型的燃煤火力发电模式，是将煤气化技术和高效的联合循环相结合的先进动力系统，由于其能用利用效率高，污染排放少，正成为世界煤电发展的焦点之一。本文以ALSTOM能源与技术中心发布的气化炉全局工况模型为研究对象，分析其控制的难点与重点，深入的探讨各种控制算法对气化炉控制的效果。
　　由于ALSTOM能源与技术中心发布的ABGC气化炉模型具有强耦合，大惯性特点以及是多变量系统，因此首先针对模型的特点，在分散控制的控制基础上，进行解耦控制器的设计。由于解耦控制的理论比较多，本文采用了传统的解耦理论，即在某一典型工况下稳定工作情况下加入随机扰动输入，运用改进的最小二乘法建立传递函数模型。运用传统的相对增益矩阵分析法进行输入输出量关系度的计算，然后确定控制方案，使用齐格勒法整定PID控制器，并引入前馈量，在线验证控制器的效果，最后进一步设计了神经元自适应PID控制器用以在线整定。
　　尽管基于分散控制思想设计的解耦分散型PID控制器具有鲁棒性好，工程易于实现等功能，但是在控制性能上面不如基于集中控制思想设计的控制器。因此，文章基于ALS TOM发布的ABGC气化炉模型，首先探讨状态空间模型的建立过程。结合当前系统辨识理论当中的子空间辨识方法，进行典型工况下模型的辨识，并且与传统的最小二乘法进行了系统辨识效果的对比。由于辨识出了模型是线性模型，只能匹配某一典型工况下，因此提出了基于多个控制器输出叠加方法来设计预测控制算法。效果表明具有良好的控制与跟踪效果，并且满足ALSTOM提出的气化炉标准问题。
　　本文的模型ALSTOM能源与技术中心发布的Simulink下的黑箱全局模型，全部的控制仿真是在Simulink环境下完成的，结果表明都具有良好的控制效果。