摘　　　要：針對(duì)傳統(tǒng)的控制理論對(duì)實(shí)際的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的被控系統(tǒng)，特別是具有強(qiáng)非線性的系統(tǒng)控制效果不是很理想，而應(yīng)用非線性模型預(yù)測(cè)控制算法能夠較好解決非線性系統(tǒng)的控制問(wèn)題，提出了一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（ＥｃｈｏＳｔａｔｅＮｅｔｗｏｒｋ，ＥＳＮ）模型進(jìn)行非線性系統(tǒng)辨識(shí)和粒子群優(yōu)化（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）進(jìn)行滾動(dòng)優(yōu)化的非線性模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的算法。ＥＳＮ能夠很好地辨識(shí)非線性系統(tǒng)，其計(jì)算時(shí)間、數(shù)據(jù)訓(xùn)練和穩(wěn)定性相對(duì)于傳統(tǒng)遞歸神經(jīng)網(wǎng)...