El ventilador centrífugo se utiliza ampliamente para convertir energía mecánica en energía aerodinámica. Para mejorar la presión del ventilador centrífugo de múltiples palas utilizado en un purificador de aire, se propuso un proceso de optimización basado en una máquina de aprendizaje extremo (ELM) combinada con optimización por enjambre de partículas (PSO). El parámetro de posición de definición de la pala y el parámetro de radian de definición de la pala se diseñaron utilizando el método experimental de simulación de factores completos. La simulación numérica estable de cada punto experimental se llevó a cabo utilizando el software ANSYS CFX. La presión total del ventilador centrífugo de múltiples palas se seleccionó como la respuesta de optimización. Se construyó el ELM optimizado combinado con el algoritmo PSO considerando el valor de respuesta de presión total y los dos parámetros del ventilador centrífugo de múltiples palas. Se utilizó el algoritmo PSO para optimizar el perfil de la pala aproximada y obtener los parámetros óptimos del ventilador centrífugo de múltiples palas. La presión total mejoró de 140.6 Pa a 151 Pa a través del diseño de experimentos de simulación y la optimización de sustitutos mejorada. El método utilizado en el artículo está destinado a mejorar la presión total del centrífugo de múltiples palas. La optimización acoplada de los impulsores, volutas y tomas de aire debe considerarse de manera integral para mejorar aún más el rendimiento de los ventiladores centrífugos.