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热风炉燃烧系统是复杂多变量系统，基于最优控制策略，对具有耦合作用的多变量热风炉燃烧系统进行解耦。通过引入神经网络环节，将强耦合多变量系统转化成多个独立的单变量系统，对每个单变量系统进行预测函数控制，实现热风炉燃料流量的最优控制和拱顶温度及废气温度的平稳控制。解耦控制采用前馈补偿器解耦，解耦补偿器采用BP神经网络结构。现场实际应用结果表明，该控制策略具有较好的动态跟踪特性，能满足复杂多变量控制系统的实时控制要求。