尽管新能源不断出现，但受各方面条件的限制，中国未来很长一段时期仍将以燃煤发电为主。我国大力建设火力发电机组，以解决电力短缺的状况，而火电机组容量的增大对于机组安全经济运行的要求不断提高。中速磨直吹式制粉系统是燃煤火电厂的重要子系统，是一类具有多变量、非线性、强耦合、时变性、难以实时在线控制等特点的复杂对象。磨筒内存煤量缺少有效可靠的实时在线监测，目前急需新的技术进行有效测量和控制，提高机组运行的稳定性和经济性，降低煤耗、节约能源，提高发电品质，减少对大气的污染排放。本文将人工神经网络与混沌理论应用于此课题的研究，主要成果有以下几点： 1．鉴于中速磨存煤量表现出复杂的非线性和强耦合性，本文提出采用基于BP网络的软测量方法对中速磨存煤量进行监测。 2．针对基于BP算法的软测量系统容易陷入局部极值的问题，引入Logistic映射函数进行混沌全局优化。 3．混沌优化算法在搜索空间大时花费时间较长。在此基础上加以改进，采取变尺度的方法，根据搜索进程不断缩小优化变量的搜索空间以缩短寻优时间。 4．理论分析了混沌优化算法的全局收敛性及初值无关性。研究分析中速磨直吹式制粉系统及其工作流程，得出中速磨存煤量的主要影响因素，为中速磨存煤量的软测量机理提供了依据。 5．将混沌优化BP网络应用于中速磨存煤量的测量。经MATLAB训练完成后再由C语言编写该软测量系统，以适应电站现场DPU设备的使用，为中速磨存煤量测量这一实际问题的解决提供了新方法。