近年来,锅炉优化控制,已成为能源、环保和控制领域研究的热点方向之一。由于炉膛出口烟气的含氧量表明了燃烧过程中氧气与燃料的配比情况,也是锅炉燃烧控制系统对电站锅炉燃料过程进行优化调节的关键参数。因此烟气中氧量的变化能引起锅炉各项热损失和锅炉辅机设备中送、引风机总电耗的变化,最终会对电站锅炉运行过程中的供电煤耗率bg产生重要影响。基于模糊神经网络在复杂工业过程控制中的优势,本文提出了采用模糊自适应PID控制器来解决锅炉烟气氧量的控制问题,并对该控制系统进行了仿真研究。本文还从提高控制效果的角度出发,对控制器进一步分析,在传统PID算法的基础上,总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验,建立合适的模糊控制规则表,得到了针对K,,Ki,Kd三个参数分别整定的模糊控制表,从而设计出了模糊自适应PID控制器。文中使用MATLAB中的模糊逻辑工具箱和Simulink进行仿真研究。通过对锅炉烟气氧量的模糊自适应PID控制进行仿真,通过与传统PID控制进行分析、比较,得出模糊自适应PID控制器的阶跃响应曲线具有上升快、调节精度高、稳态性好、过渡过程时间短、超调量小等优点。因而锅炉烟气氧量的模糊自适应PID控制是可行的、有效的,它实现了参数的自整定,且优于传统PID控制。因此,采用模糊PID控制器将是一个非常好的选择。可以有效降低机组运行过程中锅炉的供电煤耗率,具有重要的理论研究和实际指导意义。