电厂锅炉主蒸汽温度是电厂生产运行中的一个非常重要的监测和控制参数，过高或过低都会影响到机组的安全性和经济性，一般要求主蒸汽温度基本上维持在额定值(即给定值)附近。 主蒸汽温度的控制多年来一直是电厂过程控制中的一个难点，这主要是因为：首先，主蒸汽温度被控对象总是存在一定的迟延，而且机组容量越大迟延就越严重，常常使得反馈控制作用来不及进行调节；其次，主蒸汽温度被控对象的动态特性随着工况的变化会发生变化，即其数学模型在不同的工况下是不同的，这会导致参数固定不变的控制器在变工况情况下的实际控制效果恶化；另外，主蒸汽温度被控对象的动态特性是非线性的，也增加了控制的难度。 针对电厂过程控制中主蒸汽温度的大迟延性、非线性和时变性，本文在充分分析主蒸汽温度被控对象动态特性和现场实际情况的基础上，对将多种智能控制技术在主蒸汽温度控制系统中的综合应用进行了研究，即采用现代控制理论中的状态观测器技术，设计出高精度且简单实用的新型状态观测器，实现主蒸汽温度的导前汽温的重构；采用神经网络技术，实现了准确性较高的主蒸汽温度前馈控制；采用模糊控制技术，在很难获得主蒸汽温度被控对象的数学模型的情况下，实现了对主蒸汽温度的有效控制；设计出适用于过程控制的基于遗传算法机理的模糊控制器动态优化方法，解决了一般遗传算法实时性差的难题，实现了对电厂主蒸汽温度模糊控制系统中的模糊控制器的实时在线动态优化。