如今火电厂中，煤的用量依然非常大，锅炉燃烧系统又是电厂的重要组成部分，因此对锅炉燃烧系统控制的好坏直接体现了我国煤能源是否能够被高效利用。火电站锅炉燃烧系统是一个具有非线性、强耦合、大惯性、参数时变性等特点的系统，对其创建一个数学模型实施精确的控制十分困难。由于锅炉本身固有的延迟特性使得传统的热量信号和温度信号不能快速准确地反应炉膛内的燃烧状况，导致控制效果不理想。本课题主要针对锅炉燃料控制系统设计H∞鲁棒控制器，又针对鲁棒控制器设计中的加权函数选择问题，提出一种改进萤火虫优化算法(Genetic Algorithm-Artificial Fish Glowworm Swarm Optimization， GA-AFGSO)，最后将改进萤火虫算法用于鲁棒加权函数的寻优。　　为了提高燃烧系统的信号传递速度，本课题引用辐射能信号到串级燃烧控制系统中作为H∞鲁棒控制器的反馈信号。通过一阶分时时滞近似，得到最优近似模型，又通过加权函数的设计得到了H∞鲁棒控制器。并分析H∞鲁棒控制器的鲁棒稳定性和抗干扰能力。　　在H∞控制器设计中，加权函数的选择至关重要。传统的加权函数选择主要是通过试凑来获得的，权函数选取的好坏很大程度决定于设计人员的经验，想要得到最优的权函数十分困难。而加权函数选择问题实质上可转化为多维复杂函数优化问题，针对此问题提出了基于萤火虫群（Glowworm Swarm Optimization, GSO）、人工鱼群(Artificial Fish-school, AFS)和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的改进萤火虫优化算法。本文采用改进萤火虫优化算法寻找最优的加权函数。仿真结果表明，改进萤火虫算法优化的鲁棒控制系统具有较好的动态性能和鲁棒性。