電除塵器把輸入電壓作為被控量，反饋量設定為除塵效率和電功率，因為η＝（w1－w2）／w1［1］，其中η為除塵效率，W1、W2分別為入口和出口粉塵含量。除塵效率反映了在某電氣條件下出口濁度能否達標；電功率則反映了電能的消耗。以這2個指標合格達標為依據來調節電壓，則能達到既達標又節能的目的。　　

      控制方法的設計與實現除塵效率的獲得要實現上述的控制系統，直接測量計算即可得到電功率，目前尚無直接測量除塵效率的工具，工程上多采用等速采樣法，即在電除塵器進、出口布置測點，將實驗前后所用濾筒烘干稱重，用重量法計算除塵效率。因為測點有限，而且氣流斷面的含塵濃度分布不均，再加上測量中的一些人為因素，將會給實驗結果造成很大的誤差。

　電壓參數的尋優遺傳算法是一種宏觀意義下的仿生算法［3］，模仿生命與智能的產生與進化過程，按照達爾文“優勝劣汰、適者生存”的原理，鼓勵產生好的結構，通過模仿孟得爾遺傳變異理論，在迭代過程中保持已有的結構，同時尋找更好的結構，它特別是對于大型的、非線性系統具有較強的魯棒性。
　　遺傳算法在參數辯識的領域發揮著重要的作用，那么可行解集合就是未知參數的所有可能取值的組合。利用遺傳算法的空間快速并行搜索能力，就可以在龐大的可行解集合中找到問題的最優解，這就是遺傳算法應用于參數辨識的基本思想。
　　結論通過該系統的研究開發與成功實施，做如下總結。（1）本文數據源于電除塵器現場實時運行數據，要有足夠多的能反映特性的樣本，并且選擇好適合的BP網絡參數，則可以保證與實際系統有一個良好的匹配模型。可以通過在線采集數據，輸入神經網絡，在線輸出除塵效率。在實際應用中，數據應濾波，以保證真實有效。
　　（2）神經網絡的函數逼近能力，還可用于研究電除塵器的各個相關參數，如粉塵比電阻、粒徑、入口煙氣量、含塵濃度、煙氣溫度，煙氣壓力等對除塵效率的影響。這對于電除塵器的建模和控制是一個有潛力的方向