为提高控制系统在线辨识能力,实现NOx、SO2的超净排放,研发了脱硫脱硝除尘一体化设备的数字化控制技术。首先将脱硫率、脱硝率设定值作为设备控制系统的输入,采用减聚类算法优化RBF神经网络,构建动态RBF辨识器,使控制输出值无限接近脱硫率、脱硝率设定值;然后将获得的Jacobian信息输入人工神经网络PID控制器,整定控制器参数,实现脱硫率、脱硝率精准控制。实验结果表明改进后的RBF辨识器具有较强的抗噪声干扰能力,可实现脱硫脱硝除尘一体化设备的数字化控制,控制时间更短、超调量更小,平方积分误差(ISE)、绝对积分误差(IAE)、控制增量累计平方和(CSCI)等指标值均更低,且NOx、SO2排放浓度低于设定值。