焦炭行业是我国煤炭行业的支柱产业,而焦炉集气管压力又是炼焦生产中关键的工艺指标,直接影响到焦炭品质、设备损耗以及煤气回收等。由于集气管压力系统是一个非线性工业系统,同时具有多变量耦合特性,以及受现场出现的外部干扰影响,因此传统的控制(如PID控制)方式难以取得有效的控制效果。最小二乘支持向量机(LS-SVM)是智能控制的研究热点,能自动学习问题模型的结构,同时数据跟踪精度高,可以解决非线性、数据样本有限等问题。基于LS-SV M逆解耦的内模控制方法充分利用了LS-SVM的优势,结合逆系统和内模控制,既可以解决系统的耦合问题,又能达到系统的稳定性和鲁棒性目的。在分析炼焦生产工艺过程和集气管压力系统特性的基础上,首先利用LS-SVM辨识系统的模型,避免了机理建模繁琐的数学推导过程。验证结果表明了集气管压力系统具有非线性、强耦合特性,为后文的控制算法奠定了理论基础。其次,针对研究对象的强耦合特性,构造双集气管压力系统的LS-SVM逆系统将其解耦成两个独立的伪线性子系统。利用LS-SVM辨识集气管压力的逆系统,解决了普通解耦方式需要建立精确数学模型的难题。同时,为提高被控系统的抗干扰性和鲁棒性,设计内模控制器使得集气管压力系统的两个单输入单输出子系统闭环。最后,在MATLAB中仿真结果表明,针对集气管压力系统具有较好的解耦效果,在跟踪精度高的同时,不仅增强了集气管压力系统抗干扰能力,而且具有良好的鲁棒性,验证了本文设计的策略对多集气管压力系统的有效性。