球磨机制粉系统被广泛应用于火力发电厂中,它是火力发电厂最重要的系统之一.球磨机是该制粉系统中的关键设备.球磨机又是厂用设备中的耗电大户,它的耗电量约占到厂用电量的四分之一.目前,国内大部分中小型火电厂中,球磨机的运行仍处于人为判断和手工操作的原始状态,耗电量大,经济效益差.因此,对球磨机制粉系统自动控制的研究不仅具有理论价值而且将会带来很好的经济效益.本文分析了球磨机制粉系统的工作原理以及运行特性.球磨机制粉系统是一个多输入多输出的多变量系统.球磨机制粉系统的控制量为存煤量、出口温度和入口负压.给煤量、再循环冷风量及热风量的任一改变都将影响到入口负压、出口温度和存煤量.在第二章中分别分析了各个输入变量对各个输出变量的影响.自六十年代以来,多变量控制理论受到了广泛的注意,并且取得了很多研究成果.本文对多变量控制的常用方法进行了介绍.多变量控制对象的数学描述有许多种表示形式.两种最常用的多变量对象模型的数学表示为P规范形式和V规范形式.在多变量耦合对象中,不同的操作变量对不同的被控变量的影响程度是不同的.如何衡量一个操作量对一个被控量的影响程度以及是否存在一个最佳的操作量与被控量的配对关系是多变量控制的一个重要内容.对于静态解耦和完全解耦所涉及的问题也做了阐述.神经网络控制作为智能控制的一部分,它比较适用于具有不确定性或高度非线性的控制对象,它具有较强的适应和学习功能.本文对典型的神经网络控制结构进行介绍.其中包括神经网络监督控制、神经网络直接逆控制、神经网络自适应控制、神经网络内模控制、神经网络预测控制和神经网络自适应评判控制.在第四章中,对单神经元自适应控制进行了仿真研究,详细的讨论了控制器的不同参数对系统性能的影响.本文提出了一种传统PID控制与自适应神经元优化补偿器相结合的控制方式.这种控制方式算法简单,易于实现,具有实用价值.通过对球磨机制粉系统特定对象模型的仿真,验证了这种控制方式的可行性.