在大型火力发电厂中，由于主汽温对象具有大延迟、大惯性、非线性以及时变性的特性，导致了对其控制比较困难。将PID 控制器和具有学习功能的神经网络相结合，是智能控制的一种新的途径。本文针对超临界直流锅炉主汽温对象的调节特点，将中间点温度信号作为前馈引入主汽温调节系统，利用神经网络进行系统辨识，运用单纯形法寻优PID 控制参数，达到最优控制效果。本文设计了以串级调节为基础，对汽温对象进行系统辨识，利用神经网络进行建模，并加入中间点温度作为前馈信号的控制方案，并利用单纯形法对PID参数寻优，用以检验智能算法在控制系统中应用的有效性。直流炉中间点温度是一个非常重要的参数，是燃水比是否恰当的依据。由于两级喷水减温的控制基本相同，因此本文只以一级喷水减温为例来说明所设计的系统。