连铸机结晶器作为钢铁企业轧钢生产线上的主要设备之一,直接影响出钢的质量、产量、成本以及生产的安全进行。结晶器钢水液位控制是连铸过程的关键环节。结晶器液位控制的作用主要表现为：使结晶器内钢水液位保持稳定,有效地发挥一次冷却的作用,增加连铸机的产量,改善铸坯表面质量,减轻操作者的劳动强度,减少生产事故。在结晶器液位控制过程中,由于控制模型的不确定性和非线性,诸如：塞棒的侵蚀、拉速变化、结晶器振动等干扰因素,以及结晶器所处工作环境的恶劣,给控制过程带来许多困难,采用传统的PID控制技术很难解决上述问题,这样研究一种性能良好的控制策略就很有实际的意义。本文从实际出发,以大钢棒材生产线连铸机的结晶器液位控制系统为研究背景,重点消化研究了现场结晶器液位控制系统,对系统中包含的塞棒控制回路和液位控制回路设计进行了分析。分别建立了交流伺服电动缸、塞棒流量特性、拉速特性、结晶器以及液位检测装置的模型。设计了基于模糊神经网络的结晶器液位控制器。它具有清晰的网络结构,并能完成在线学习修正网络的权值。通过现场采集的样本数据先对模糊神经网络控制器进行离线训练,使控制器具有良好的初始参数,得到一个基本反映系统要求的网络。最后,在MATLAB环境下进行了仿真研究,结果表明：基于模糊神经网络控制的结晶器液位控制系统与基于PID控制的液位控制系统相比,对结晶器液位变化的跟踪性能较好,超调量小,调节时间较短,而且鲁棒性较强。