钢球磨煤机在火电厂制粉系统中发挥了重要作用。它是一个多变量、非线性、强耦合、时变性和纯迟延大惯性的复杂控制对象,所以采用常规PID控制的球磨机系统难以投入使用。为了获得满意的控制效果,应在保证球磨机安全运行的前提下,尽量维持其工作在最佳运行工况,即不仅保证球磨机的较大出力,而且降低制粉电耗,从而提高球磨机的能源利用效率和机组运行的经济性、安全可靠性。因此,本课题的研究既对实现非线性复杂对象的控制具有理论意义,又符合工业现场的实际需求,对节能增效具有十分重要的现实意义。基于钢球磨煤机的机理模型,采用神经网络模糊多模型软测量的方法解决了球磨机存煤量测量的难题。首先建立了钢球磨煤机的机理模型,然后深入探讨了神经网络模糊多模型软测量方法的实现问题,即如何将FCM聚类与RBF神经网络多模型理论相结合,并将其应用于球磨机存煤量测量的仿真实验。最后在深入研究自寻优控制、模糊神经网络解耦和模糊-PID复合控制策略的基础上,提出了球磨机优化控制的总体策略。本文不仅成功地证明了将神经网络模糊多模型应用于球磨机存煤量测量的可行性和有效性,而且所提出的优化策略可以维持球磨机运行在最佳工作点附近,这为解决实际生产过程中球磨机等复杂对象的控制问题提供了一定的参考价值和借鉴意义。