醇基燃料作为新型的替代能源对煤气、汽油、柴油等常规燃料不但有着完全可替代性,而且制取技术成熟,燃烧产物不对环境构成危害,是一种比较理想的替代燃料,具有广阔的应用前景,然而醇基燃料并未得到广泛的应用,其中一个重要的原因就是目前醇基燃料的燃烧技术控制还未成熟,因此本文就燃醇基燃料锅炉的燃烧系统优化建模与智能控制进行研究,在分析该类型锅炉特性的基础上,提出了一套醇基燃料这一新型清洁替代燃料燃烧优化控制的可行方法。论文主要工作与创新之处如下:(1)结合了遗传算法、量子计算、混沌理论的优点,提出了一种新型的优化算法——混沌量子遗传算法,大大提高了算法的并行度和搜索能力。典型函数的测试结果表明该算法具有很高的搜索效率。(2)采用泛函分析的理论建立燃醇基燃料锅炉燃料消耗的最优化模型,同时运用混沌量子遗传算法对其中的参数进行寻优,找到一条用于醇基燃料流量控制的燃醇基燃料锅炉水温最优升温曲线。(3)利用模糊综合评判理论和自动获取权重的量子混沌优化神经网络方法,通过对隶属函数的选择和综合评判权重的自适应调整来识别突变引起的误差以及连续长时间出现误差,并剔除变化较小的误差,提出了一种醇基燃料流量实测数据有效性检测方法,有效地解决了实际复杂环境中多传感器实时数据采集的野值所导致的实测结果精度降低问题。(4)运用模糊神经网络控制技术对燃醇基燃料锅炉的燃烧系统进行建模,根据燃烧控制系统的特性建立模糊控制规则,并用神经网络对已知规则进行离线训练学习,用训练后的连接权值、阈值构建了在线模糊神经网络模型,以最优升温曲线为设定值进行锅炉水温的控制,仿真结果验证了该模糊神经网络控制策略的有效性。