针对火力发电厂主汽温特性进行合理有效的控制,是目前研究的热点。常规PID在电厂主汽温控制过程中,仍然占据着主导地位,为克服主汽温对象具有大延迟、大惯性、非线性以及时变性等特性,改善常规PID控制的不足,在研究模糊和预测控制的基础上,将模糊预测控制应用到主汽温控制当中。通过对模糊C均值聚类算法的改进,提出一种基于递推模糊聚类的在线T-S模糊辨识算法,实现自适应在线模糊推理和调整模糊模型,完成了主汽温模型的模糊辨识;将T-S模糊模型作为广义预测控制的CARIMA模型实现模糊广义预测控制,并应用到主汽温控制中;通过对广义预测控制算法进行改进,提出了一种改进的在线单值广义预测控制算法,减少算法的计算量和缩短在线计算时间,并应用到主汽温控制当中。仿真结果表明,与传统控制相比改进的模糊预测控制算法有效减小了系统的超调量,提高了系统的响应速度,具有很好的控制效果。