现代电厂锅炉燃烧控制系统在运行过程中,要通过大量的各类传感器监测各种参数和变量用以实现对运行过程的控制。锅炉燃烧过程是一个多变量、非线性、大延迟和强耦合的热工过程,且对于有些重要的被测量,检测设备存在着测量滞后,测量精度不高等问题,严重影响控制系统性能。因此,研究改善锅炉燃烧控制系统的性能是一个很有意义的研究课题。首先,本文分析了锅炉的结构和工作原理。根据锅炉燃烧过程的参数关系图,把燃烧控制系统分为主汽压力控制系统、风煤比控制系统和炉膛负压控制系统,分别做了介绍。分析了影响锅炉燃烧经济性的主要因素并给出锅炉热效率计算的常用标准。而后,针对目前用于测量烟道飞灰含碳量的微波飞灰测碳仪没有充分考虑烟气浓度和流速影响的问题,本文构造了基于多传感器信息融合技术的测量系统,其中引入了烟气流速和浓度检测量,利用BP神经网络对多个传感器的信息进行有效融合;将本文方法测量结果与现有飞灰测碳仪测量结果做对比,比较结果证明了基于信息融合的测量方法能够改善现有烟道式飞灰测碳仪的测量精度。最后,将之应用于实现锅炉燃烧系统中热效率的在线计算,依据反平衡法给出经适当简化的锅炉热效率计算模型,即通过采集排烟温度,氧量,飞灰含碳量等运行参数计算锅炉燃烧热效率,并通过算例说明了此方法能够满足工程需要。