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提出了一种基于模糊调整的自适应神经网络控制策略,将其应用到电站锅炉汽包水位的仿真研究中.应用模糊推理机在线训练神经网络控制器。将蒸汽流量信号作为神经网络的输入,使系统具有前馈补偿能力，构造了鲁棒控制器,保证在控制初期以及对象特性变化的情况下系统具有很强的鲁棒性。仿真结果表明了该控制策略的有效性。