随着工业的飞速发展,锅炉作为重要的动力装置已在冶金、发电、化工等领域得到广泛的应用,其能耗以及安全问题成为人们研究的重点。汽包水位控制系统作为锅炉安全运行的重要组成部分,更是研究的重中之重。实际应用中,锅炉的水位控制系统主要通过传统的PID控制,控制效果经常无法完全满足实际要求,对于非线性、耦合、滞后等未知因素的干扰,常常是束手无策。目前,大多数锅炉的智能控制能力较差,不但浪费资源污染环境,还由于大量人工操作,造成安全隐患,威胁到人身安全。为了确保锅炉能够安全运转,并具有良好的控制性能,本文通过对锅炉运行流程以及水位控制动态特性的详细分析,提出将改进的粒子群算法引入广义预测控制后应用到锅炉汽包水位的控制系统中,并针对广义预测控制中被控对象受时变、非线性等外部复杂因素的影响,造成参数精确值不高,在线计算量大等问题,重新调整了标准粒子群算法的惯性权重、适应度函数、种群初始化,并引入邻域算子。通过以上改进,提升了收敛速度,以及参数的精度。论文将基于改进粒子群算法的广义预测控制运用到锅炉水位控制系统中,运用机理建模的原理获得锅炉汽包水位控制系统的模型,进而得到数学模型,并分析其动态特性。将改进后的粒子群算法用于参数辨识,能够准确迅速的获得输入输出数据。然后将辨识出的动态模型引入广义预测控制器中,获得最小的目标函数控制增量,并运用滚动优化策略实现对锅炉汽包水位系统的控制。最后通过MATLAB仿真实验分析,该汽包水位控制系统鲁棒性好,收敛速度快,当水位发生突变时,能够迅速,平稳的做出调整,抗干扰能力强,具有很高的实用价值。