本文将自动控制理论和火电厂热工自动化的具体对象相结合，进行了3个方面的研究工作：热工仪表非线性校正、主蒸汽压力的新型调节策略、主蒸汽温度的先进控制策略。 火电厂热工仪表普遍存在非线性特性，为了提高参数测量的准确度和仪表显示的精确度，基于智能控制理论，文中提出了热工仪表非线性校正的新方法：BP神经网络补偿氧化锆氧量计非线性特性的方法、CMAC神经网络校正测温传感器非线性特性的方法、遗传算法辩识节流式流量仪表非线性特性的方法。经过仿真实验，表明这些方法简单有效，并结合火电厂计算机监测系统指出其应用前景。 主蒸汽压力是火电厂中非常重要的参数，但是具有大惯性、纯迟延等特性，是一个比较难调的对象。基于炉膛辐射信号和模糊滤波器，文中给出了以炉膛辐射信号为中间被调量的主蒸汽压力串级模糊调节策略。基于主蒸汽压力降阶近似模型和二次型最优控制原理，文中还给出了主蒸汽压力的LQ次优调节策略。实验研究表明两种调节策略的效果令人满意，其中串级模糊调节策略适用于定压运行的机组，LQ次优调节策略适用于变压运行的机组。 主蒸汽温度也是火电厂中非常重要的参数，其控制要求很严格。根据最优控制理论和状态反馈，文中先提出了主蒸汽温度的最优反馈控制策略，其符合火电厂机组安全、经济运行的客观需求。结合CMAC学习控制器和串级控制系统，文中后提出了主蒸汽温度的串级CMAC学习控制策略，其速度快，自适应性强，非常适合于计算机实时控制。仿真研究表明两种先进控制策略的控制品质良好，远远优于PID控制。