为了倡导我国提出的“可持续发展”战略决策,实现锅炉的节能减排、提高效率、保护环境的目的,我们需要针对锅炉燃烧系统进行优化控制。而锅炉燃烧系统是一个复杂的多变量非线性的控制系统,同时还具有强耦合性等特点,现有的控制方法的控制效果并不是很理想,还造成了资源的浪费。所以寻求新的优化方法变得尤为重要。近几年,最优控制理论发展迅速,近似动态规划(ADP)就是最优控制领域里的一种近似最优控制方法,是国内外众多学者专家的研究热点。这种方法可以将多变量、非线性的复杂问题简单化,使迭代过程缩减,取得近似最优解,从而来解决这些复杂问题。本文将ADP应用到锅炉燃烧系统中,以达到优化控制。论文的主要工作先是研究学习了锅炉燃烧系统的控制特性,分析了各个变量之间的相互作用关系,确定了控制方案,然后采用BP神经网络构建模型,将启发式动态规划(HDP)和执行依赖启发式动态规划(ADHDP)两种优化方法应用到锅炉燃烧系统中,设计了HDP控制器和ADHDP控制器,最后在MATLAB仿真平台下仿真实验。实验结果显示系统的各个状态变量均能够被稳定控制在合理的范围内,并且系统反应迅速,误差很小,效果理想,实现了ADP对锅炉燃烧系统的优化控制。为研究非线性问题提供了一种行之有效的方法。