本文对于船用锅炉的汽包水位控制系统进行了研究,针对船用锅炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确的数学模型的控制对象,结合模糊控制理论和神经网络理论,提出用一种基于RBF模糊神经网络构造控制器实现对锅炉的过程控制。通过仿真,表明本文提出的算法是有效的,其控制效果优于传统PID控制器、模糊PID控制器及神经网络控制器,说明了这种控制系统的可行性与优越性。本文的主要研究内容如下:1.根据船舶锅炉的工作原理,通过机理建模的方法,并进行一定的假设和简化,得到锅炉汽包水位的模型。2.模糊控制和神经网络理论的研究。在介绍模糊控制和神经网络理论的基础上,针对两者的不足,提出了模糊神经网络控制,该控制器综合了模糊控制系统和神经网络系统的优点,由RBF模糊神经网络构成。3.在相同锅炉水位模型的基础上,设计了相应的模糊PID控制器、RBF神经网络控制器和RBF模糊神经网络控制器。4.通过对传统PID控制器、模糊PID控制器、KBF神经网络控制器和RBF模糊神经网络控制器的仿真,分析得出,RBF模糊神经网络控制系统具有良好的控制效果。证实了该控制系统具有适应性好、抗干扰能力强等优点,说明了这种控制系统的可行性与优越性。