锅炉是工业生产、热力发电等行业十分重要的动力输出设备,锅炉稳定安全地运行是上述各个行业稳定生产的前提。因此,为了保证各行业生产的稳定性以及高效性,锅炉运行的安全性以及有效控制显得十分必要而且汽包水位的有效控制是保证工业锅炉正常运行的首要参考指标。工业上比较常用的PID控制方法对被控量的精确模型依赖程度较高、对非线性系统适应力较差而且其参数一经设定就不会改变,因此应对工况坏境中的多类扰动就显得不够灵活。所以汽包水位的有效控制显得十分重要。首先结合锅炉的基本原理,构建汽包水位的数学模型。并且分析了在给水流量和蒸汽流量单独扰动下以及共同扰动下的水位走势。其次以汽包水位三冲量(水位值、给水流量、蒸汽流量)为基础框架,引入遗传算法以及扩展卡尔曼滤波理论并且与神经网络结合构建基于神经网络的控制器。用以取代目前在锅炉水位控制中常用的PID控制器,实现对锅炉汽包水位这种非线性,不稳定的被控对象的有效控制,以期待达到比较满意的节能效果和更好的控制品质。最后,使用MATLAB中的Simulink仿真模块来搭建汽包水位三冲量的实验框架,并把课题设计的神经网络控制器和常规PID控制器应用到此框架中。通过仿真来对二者的控制效果进行对比。对仿真效果分析可以看出,在加入蒸汽扰动和给水扰动的情况下,神经网络控制器能过较好地克服扰动,较快的恢复到稳定状态,而且在克服扰动的快速性上好于常规控制。通过仿真验证此控制器结构合理,抗干扰能力强等优点;同时也说明此控制器的可行性。