Для барабанных котлов применение прогнозирующего управления ограничивается остаточной неопределенностью модели, которая вызывает выходы регулируемых переменных за допустимые пределы даже при приемлемом качестве слежения и особенно заметна при медленном дрейфе параметров объекта. Цель работы: разработать алгоритм робастного прогнозирующего управления барабанным котлом, в котором запас по ограничениям рассчитывается в реальном времени по текущему уровню неопределенности модели. Для нелинейного объекта была использована адаптивная модель Такаги—Сугено с рекурсивной оценкой параметров. Неопределенность оценивали по двум источникам: по ковариациям оцененных параметров и по скользящему окну ошибок прогноза. Объединенную оценку использовали для адаптивного сужения допустимой области выходных переменных и корректировки сглаживания управления. Предлагаемый робастный слой не требует вычисления робастно-инвариантных множеств и ориентирован на супервизорный уровень управления. В вычислительном эксперименте на эталонной модели барабанного котла были рассмотрены четыре конфигурации регулятора в сценарии длительностью 3000 шагов с трехфазным дрейфом параметров.