对于工业锅炉这种具有多输入、多输出，动态特性复杂，且控制品质要求较高的系统，传统的PID控制器控制效果并不理想，而迅速发展起来的智能控制理论为解决类似的控制难题提供了一个新的途径。本文就是针对工业锅炉的特点，提出了利用模糊控制理论与PID有机结合的方法，提高控制系统的自组织、自学习能力，以满足锅炉生产这种复杂系统的控制要求。本文分析了锅炉生产过程中主蒸汽压力及水位变化特点，建立了被控对象的计算机数学仿真模型，结合锅炉生产的工艺流程提出了水位流量串级控制系统和以主蒸汽压力、空燃比、炉膛负压组成的燃烧控制系统。本文中提出了将模糊控制和PID控制两者结合起来构成模糊PID控制器，同时为了改进模糊PID控制器的自适应能力和鲁棒性，引入了参数自调整功能，通过对水位控制系统和主蒸汽压力控制系统仿真研究证明控制系统消除了静差，鲁棒性和抗干扰能力得到增强，控制效果好。经过仿真比较证明，建立在传统模糊推理系统基础之上，利用自适应神经网络学习方法构建性能更好的Takagi-Sugeno型模糊推理系统是可行的。从本文的计算机仿真结果中可以看出，参数可调模糊PID控制系统对于具有非线性、时变、大滯后特点的锅炉控制对象的控制效果是优于传统控制器的，控制系统的设计是合理可行的。