作为一个发展较为成熟的新兴燃烧技术,循环流化床锅炉因其燃烧效率高、煤种适应性广等优点,正好与能源和环境这两个当今社会发展的主题相契合,在我国电力行业得到了广泛的应用。然而,循环流化床锅炉是一个非线性、时变、分布参数、多变量紧密耦合的系统,与传统煤粉炉相比,其炉内工质的流动与能量的传递要复杂的多,给自动控制造成了很大的困难。因此,建立准确的循环流化床锅炉动态模型,对锅炉设计改进、燃烧效率的提高以及设计合理的控制系统都具有重要的意义。基于以上原因,本文首先通过对循环流化床结构及炉内温度动态特性的分析,分别建立了炉膛、旋风分离器及外置床内的氧气浓度平衡、动态床料平衡、动态残碳量平衡以及动态能量平衡,生成了以给煤量、一次风、二次风、排渣和飞灰为输入变量的动态模型,并基于四川自马300MW循环流化床锅炉的现场数据,利用MATLAB软件对所建模型进行了仿真,结果很好的反映了输入变量发生扰动下床温的响应情况,实时仿真结果也与实际采集到的数据很好的吻合。之后又利用MATLAB系统辨识工具箱对前面所建立的模型进行辨识,得到了燃料量扰动下密相区床温响应的传递函数,然后分别采用传统PID、模糊神经网络以及基于粒子群优化的模糊神经网络对系统进行了仿真,并对所得到的结果进行了分析,相比于传统控制算法,智能算法在控制品质上取得了良好的效果。