信息融合是从军事C3I系统中提出的，它集信息处理、概率统计、人工智能、模式识别、认知科学、计算机科学及信息论等技术于一体，是一门新发展起来的交叉学科，在智能机器人、自动化生产、遥感、雷达、声纳、导航等领域，特别是在C3I系统中有广泛的应用。本文以多传感器信息融合知识为基础，结合聚类分析、神经网络等方面的知识，并将其应用于工业生产控制中，通过综合判断、全局分析，形成一种新型的控制策略，以解决单一传感器不能全面反映工况信息从而不能准确选择控制方案的问题。其目的和意义在于：将信息融合与工业控制相结合，开辟一个新研究领域，给传统的工业控制带来新的机理，可望形成新型的控制系统。 锅炉是工业生产与日常生活中重要的供汽设备，它在国民经济中起着不可忽视的作用。锅炉的水位是锅炉安全运行的重要指标。随着科技的进步，现代自动化控制技术及科学管理方法在锅炉控制过程中得到了广泛的应用，但是由于锅炉水位变化的复杂性、非线性和时变性，至今没有一个令人满意的机理性模型。 在这样一个环境下，本课题以锅炉汽包水位控制为研究对象，采用信息聚类融合理论，依照神经网络自身的特点，建立起了一个锅炉汽包水位控制过程的聚类控制的理论模型。其中主要内容有：研究了多传感器信息融合的基本理论，ART-2神经网络在数据分类方面的应用和设计，BP网络结合专家知识库对系统进行的二次融合，将粗糙集理论应用于控制策略空间的形成上，工业锅炉汽包水位控制过程的技术参数，系统整体仿真实验、结果分析。 通过对本课题研究的逐步深入及仿真实验结果的产生，证实了本课题理论研究部分的正确性及整体系统设计的可行性，仿真实验表明将多传感器信息融合系统应用到工业生产控制过程中可以取得较理想的控制效果。