随着经济的发展和工业化水平的提高,大气污染给我国经济发展、交通运输和人民健康水平带来严重的负面影响。袋式除尘器作为减轻大气污染的重要环保装置,其运行效能是影响其除尘效果的重要方面。因此,本文重点研究袋式除尘器的效能提高方法,建立袋式除尘器控制系统的暂态模型,并根据模型设计控制器以缩短调节时间、减小稳态误差,提高袋式除尘器运行效能,保证其除尘能力。本文首先概述袋式除尘器控制系统的建模与控制理论基础。阐述袋式除尘器的工作原理和实验平台的组成结构,引出流场数值仿真理论的相关模型及流场仿真流程,阐述本文用到的三类优化算法及其寻优流程,给出线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,简称LMI)方法的求解流程,以上理论为袋式除尘器控制系统模型的建立和控制器设计奠定基础。其次根据数据建立袋式除尘器控制系统的稳态模型和暂态模型。通过流场数值仿真研究袋式除尘器内部流场的运动特点,进一步制定稳态数据采集实验方案并采集稳态数据,再根据稳态数据建立基于多项式的控制系统稳态模型。根据稳态建模结果制定暂态数据采集实验方案并采集暂态数据,再根据暂态数据结合遗传算法建立基于状态空间模型的控制系统暂态模型,所得暂态模型将为后续的控制器设计做好铺垫。再次根据已建立的控制系统暂态模型研究袋式除尘器的LMI控制方法以缩短调节时间并减小稳态误差。采用基于LMI的状态反馈控制方法和遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)相结合的LMI-GA方法对袋式除尘器进行控制,通过仿真从调节时间与稳态误差方面检验了该方法的有效性。最后研究改进的LMI控制方法以进一步缩短调节时间并减小稳态误差。分析LMI-GA方法的改进策略,并将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)和模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA)与LMI-GA方法相结合,从而得到改进LMI-GA-PSO-SA方法,通过仿真对比分析了该方法的有效性。