随着电力行业竞争日益加剧、全球能源日益短缺、环境保护要求越来越严格,火电机组迫切需要提高其锅炉燃烧系统的运行水平,以达到节能减排的目标。本文围绕火电锅炉风烟系统先进控制策略设计展开,通过理论研究和工业过程现场数据分析相结合的方法,提出了火电锅炉风烟系统基于子空间辨识的预测控制器设计方法。本文总结了子空间辨识方法的基本理论及算法,概括了经典子空间辨识算法的三个主要运算步骤:首先计算特定Hankel矩阵的行空间投影;再通过对投影结果进行奇异值分解,获取系统的广义能观矩阵及状态序列的Kalman滤波估计;最后由广义能观矩阵或状态序列确定系统的矩阵参数。通过引入主元分析的方法可以显著提升子空间辨识算法的性能。论文针对状态空间模型阶次的确定方法也做了深入分析和讨论。预测控制技术因其优良的性能在工业过程控制中得到了广泛应用。在子空间辨识获取系统状态空间模型的基础上,论文详细给出了基于状态空间模型预测控制器的设计方法。然后通过对比子空间辨识算法和模型算法控制,分析了如何利用输入输出数据的Hankel矩阵,通过子空间的方法直接获取对象脉冲响应序列矩阵,并将其用于预测控制设计的数据驱动方法。火电锅炉风烟系统是燃烧系统的一个重要组成部分,其工作效率的高低、控制性能的好坏直接关系到锅炉运行的经济性和安全性。风烟系统通过调节锅炉系统燃料量、送风量和引风量实现对炉膛燃烧的控制和优化。本文详细介绍了风烟系统的一次风压控制系统、二次风压控制系统、烟气氧含量控制系统和炉膛负压控制系统,重点分析了各个控制回路的作用及其当前采用的控制方式。提出了风烟系统基于子空间辨识的预测控制器设计方法,通过对比经典的预测控制器设计,分析了两种控制方式的控制效果。另外,针对子空间辨识模型阶次问题,本文结合实际对象的特点,提出了解决方案。