循环流化床技术相对于煤粉炉来说具有燃烧效率高、燃烧材料的选择范围宽、硫化物生成量低等优点,在未来火电厂的发展中,可以提高工厂的生产效率、降低燃烧煤量的损失和耗费、减少相应污染物的排放,其应用将会更加广泛。但是在循环流化床的应用过程中,发现床温的控制是一个难题,那么如何更加合理的选择影响因素建立优质的模型,对循环流化床锅炉来说至关重要。本文简要介绍了循环流化床锅炉的结构和工作原理,详细分析了床温的影响因素,得到其主要影响因素是一次风量、二次风量、给煤量、床压等。结合理论和实践,在此应用了一种可以在大量过程变量的变化中找出影响过程监控参数变化或指标下降的主要原因,用来降低高维数据空间的维数的方法,即主元分析法,将其与模型精度验证相结合,划分子空间,并根据主元贡献率累积和百分比得分确定主要元素数量,并作为子空间内数学模型的输入。由于量子粒子群的不确定性、随机空间搜索性以及混沌在优化设计中具有的随机性、遍历性和规律性,本文把这两者相结合,得到混沌量子粒子群算法,应用于循环流化床床温模型的建立。撰写本文的主要目的是针对循环流化床的床温特性,重点着眼于如何更加合理的划分子窗口范围,利用主元分析方法作为子模型划分的依据,找到一种动态的能够划出不同阶段不同程度上床温的主要影响因素,达到提高模型泛化能力的目的,进而通过具体实例的分析过程,叙述如何建立子模型的过程,具备一定的推广应用价值。