现今，一般的燃气锅炉设计效率均能达到90%左右，但在实际运行中，因负荷、燃料品质、工作环境、压力、混合情况等因素的影响，往往造成燃气不完全燃烧或空气过量，使锅炉热效率降低，造成能源浪费与环境污染，在这样一种背景下，有必要对其燃烧系统进行闭环反馈控制。 燃气锅炉的热损失主要有三个部分，分别是：散热损失、不完全燃烧热损失和排烟热损失。其中受燃烧系统影响的是不完全燃烧热损失与排烟热损失。评价排烟热损失与不完全燃烧热损失的参素主要是过量空气系数。不完全燃烧热损失随过量空气系数的增大而减小，而排烟热损失随过量空气系数的增大而增大，不难看出，存在一最佳的过量空气系数使得两者之和最小，即使得锅炉的热效率最高，燃烧控制的目的即在于此。 为达这一目的，本文着重讨论了锅炉燃烧系统过量空气系数的寻优以及燃烧效果的反馈控制。由于锅炉燃烧系统的扰动较大，我们实际寻取的是相对的最佳过量空气系数，更为重要的是找到最佳过量空气系数区间。本文创造性地提出了一种基于遗传算法的逐步自适应寻优算法，来动态地寻找锅炉最佳过量空气系数。这种算法与一般算法的最大区别在于，它能较快找到最佳区间。寻找最佳过量空气系数是锅炉燃烧控制的基础，而锅炉燃烧控制的关键是根据烟道含氧量、烟道一氧化碳含量信号，调整气风门开度，使过量空气系数保持在最佳值附近。本文依据模糊控制理论，设计了一种模糊控制算法来进行反馈控制。我们所设计的这两种算法主要针对锅炉燃烧控制系统，但对其它类似控制系统也有借鉴作用。 我们使用VB6.0作为编程工具实现的上述算法，并通过软件模拟的方法，对燃烧控制进行了模拟，在程序设计时为今后和其它类似的系统控制留了扩展余地。此外，我们还通过对燃气锅炉的反馈控制实验，验证了模糊反馈控制算法的正确与可靠性。 此外，本文还提出了一种锅炉网络模型，为锅炉的网络管理与控制提供一些参考。