大型油轮燃油辅锅炉是油船上的重要设备之一,锅炉的稳定运行是船舶安全航行的前提条件,确保汽包水位在允许的范围内波动对锅炉以及船舶的安全经济运行具有十分重要的意义。对于具有时滞、非线性、强耦合的锅炉汽包水位系统来说,传统PID控制方法由于对被控系统的精确模型依赖程度高,且控制器参数设定后不能改变,因而对时滞非线性系统的适应能力较差,不能够很好的满足控制要求,存在一定的局限性。本文首先根据大型油轮燃油辅锅炉的工作原理,通过一定的简化和假设,在质量守恒定律与能量守恒定律的基础上来分析锅炉汽包水位系统的动态特性,进而得到了汽包水位系统的数学模型,并着重分析了给水流量与蒸汽负荷对汽包水位系统的影响。针对水位系统具有的时滞与非线性特性,在分析传统PID控制策略的基础上,深入研究了内模控制原理,设计了汽包水位系统的内模控制方法;其次,在分析水位内模控制方法不足的基础上,研究了内模滑模控制策略,提出了基于全局非线性积分滑模面的锅炉汽包水位内模滑模控制方法,该方法综合了内模控制与滑模控制的优点,不仅补偿了系统的时滞,提高了系统的鲁棒性,而且改善了系统的暂态性能。针对汽包水位系统的非自平衡特性,设计了扰动抑制控制器来消除扰动后系统的稳态误差。在锅炉汽包水位系统的内模滑模控制策略中,滑模控制律的应用虽然使系统响应速度快,鲁棒性强,但会导致系统产生抖振。本文在分析滑模控制律抖振缺陷的基础上,提出了基于RBF神经网络的锅炉汽包水位内模滑模控制策略,通过采用RBF神经网络来辨识系统参数的不确定性与外界扰动来减小系统的抖振。针对RBF神经网络传统学习算法的不足,本文采用递阶基因结构对神经网络的结构和参数进行混合编码,提出了混合递阶差分进化算法来优化RBF神经网络,并将优化后的网络应用到锅炉汽包水位系统的内模滑模控制策略中,仿真结果表明,所设计的控制策略不仅削弱了系统的抖振,而且使系统具有响应速度快、抗干扰能力强、鲁棒性强等优点。