随着现代科学技术的发展，在控制领域，人们所面对的对象日益复杂，一些被控对象难以用精确的数学模型来描述，或者其数学模型过于复杂等。传统的控制技术与信息处理技术难以很好地解决这些复杂问题，而有经验的操作技术人员和专家却能对这些复杂的对象进行令人满意的处理与控制。针对此种情况，业界已把智能信息处理与智能控制的研究重心放在模糊系统、神经网络以及二者相结合的神经模糊控制技术上。 在控制领域，锅炉汽包水位就是上面提到的复杂受控对象之一。汽包水位间接反映了锅炉负荷(输出蒸汽)和给水的动态平衡关系，即给水流量和蒸汽流量是影响汽包水位的主要参数。在蒸汽流量或给水流量发生变化时，汽包水位会出现“虚假水位”的现象，使水位具有非线性、时滞等动态特性。此时，传统的汽包水位控制技术不再保证锅炉的安全平稳运行，因此，开发新的可靠智能控制技术成了该行业的重点。 正是针对这个需要，选定本文的研究任务为神经模糊控制技术及其在汽包水位控制上的应用研究。在分析锅炉汽包水位的动态特性、控制系统结构的基础上，根据模糊控制与神经网络互补的思想，采用自适应神经元模糊推理系统(Adaptive Neuro-FuzzyInference System，ANFIS)，设计了ANFIS控制器。该控制器将模糊控制的模糊化、模糊推理和反模糊化三个基本过程全部用神经网络实现，很好的实现了模糊技术对模糊信息的处理和神经网络自学习功能的互补。 用该ANFIS控制器取代目前在锅炉汽包水位控制种普遍使用的PID控制器，不需要精确的对象模型，有很强的鲁棒性，可以很好的满足汽包水位非线性、时变性和多干扰等特性，实现更好的控制效果。本文用MATLAB软件的相关工具箱对采用ANFIS控制器的汽包水位控制系统进行了仿真。结果表明，控制性能明显优于PID控制器，取得了满意的控制效果。