钢铁行业是与大气污染和能源问题相关的重点产业,转炉炼钢过程中的烟气净化问题在钢铁行业中备受关注。蒸发冷却器作为转炉炼钢除尘系统的关键设备,其温度控制系统影响着除尘效果,蒸发冷却器为多输入、强耦合、大延迟的复杂非线性系统,其出口温度受多种因素的影响,常规PID控制方式难以取得理想的控制效果,因此,研究新的温度控制系统具有重大意义。本文以蒸发冷却器温度控制系统为对象,进行了工艺分析、参数设计、控制器改良、仿真验证和实验测试等几方面的研究,具体工作内容如下:（1）通过分析蒸发冷却器中的传热传质过程,确定了出口温度的主要影响因素,提出了控制系统中理论喷水量的计算方法用于设计控制算法,同时归纳了蒸发冷却器主要参数的设计方式。（2）以最小二乘法获得了以阀开度为输入,出口温度为输出的辨识模型,并降阶得到了几个近似的FOPDT模型。通过对比选择响应曲线与原模型最接近的FOPDT近似模型用于最优PID控制器参数的计算。（3）以BP神经网络与模型辨识结合,通过对比不同节点个数、节点层数和内部函数的BP神经网络结构的辨识结果选择了最佳的辨识模型,组成基于BP神经网络的模型辨识器,实现对出口温度的在线辨识。（4）采用神经网络实时调节的方式代替固定PID参数,并根据转炉干法除尘不同工况变化设计模糊控制器补偿喷水量,考虑到流量阀开度控制冷却水流量的过程中存在干扰而提出串级控制。通过与传统控制的仿真对比证明了这种改进控制算法的优越性。（5）以三菱系列产品设计了控制方案,完成了硬件选型、接线、软件程序的编制和监控画面的设计,采集并对比了传统控制系统和改进控制系统的采样数据。