本文以单元机组协调控制系统为研究对象，在分析了协调控制系统特性的基础上，总结了实际运行的协调控制系统中存在的问题和影响控制效果的原因。把汽包锅炉单元机组简化为一个具有双输入、双输出的被控对象以及做了一些合理假设的前提下对协调控制系统建立的动态数学模型进行分析。 从快速满足电网负荷指令的需求，抑制各种干扰，保证机组的稳定运行的中心任务出发，首次提出采用智能PID控制器作为汽机的主控制器，解决常规单自由度PID控制器不能兼顾目标跟踪特性和抗干扰特性的问题，并在一定程度上解决了协调控制系统对锅炉前馈回路过分依赖的问题。 针对锅炉对象大迟延特性，利用模糊预估策略对过程的输出进行预测。补偿了锅炉侧纯延迟带来的不利影响；而且还具备了模糊控制不依赖于系统的数学模型，具有对系统参数变化不敏感，对于非线性、时变时滞等特性，呈现出较好的鲁棒性等特点，当出现较大的误差时，可以把系统从很大的偏离中拉回来，提高了系统的响应速度和安全性。仿真试验表明采用模糊预估能够降低系统的超调，取得较好的控制效果。 由于单元机组中的锅炉与汽机为强耦合系统，为了实现一对一的单一控制，决定采用神经网络多变量解祸控制，通过仿真证明，达到了很好的解耦效果。 为了从全局上优化系统的控制行为，采用模糊控制策略对锅炉和汽机的指令进行智能化的调整和约束。根据不同的负荷阶段、主要参数的变化情况及时调整有关的指令，使协调控制系统向着有利于全局优化的方向调节。 本文将神经网络、模糊控制思想引入协调控制系统，并在此基础上构造神经网络、模糊自适应控制的智能PID控制方案。通过理论分析和仿真实验证明了这一控制方法在电厂协调控制系统中的实用价值，和传统的PID控制比较，这种智能控制算法有效的提高了负荷的响应速率，保证了系统的品质，取得了很好的控制效果。
