近年来，随着造纸工业的的发展，对控制系统的设计要求日益提高，传统的控制理论已很难满足要求。本文为了解决这个难题，通过对漂白工艺的深入学习研究，根据漂白过程中的实际情况和我们设计的控制器的可实现性，设计出了基于BP模糊神经网络控制器，通过对漂白塔中浆的漂白时间的控制，实现对纸浆白度的优化控制。并且利用MATLAB软件对设计的漂白FNN控制系统进行了仿真，证明了模糊神经网络控制器的精确性。 模糊逻辑总结和利用人们的操作和控制经验，摆脱建立精确数学模型的束缚，模仿人脑的逻辑推理和决策过程，具有较强的鲁棒性，可以很好的处理系统的多样性、随机性和非线性，但其基本形式不具备学习功能，而且它完全依赖于专家制定的大量控制规则。而神经网络是以某种拓扑结构广泛互连而构成的动态非线性系统，其学习能力、容错性、泛化能力较强，其主要缺点是结构难以确定，训练样本要求多且准确，训练周期长，而且不能提供一个明确的用于网络知识表达的框架。鉴于二者的优缺点，把这两种方法结合起来，取其长而避其短，形成模糊神经网络(FNN)。它具有一个表达框架，一方面提供用于解释和推理的可理解的模型结构，通过它可以以一种清晰的方式描述知识，另一方面它具有知识获取和学习能力。 本文的研究工作主要包括以下内容： (1)综述了智能控制的研究发展，介绍了模糊控制技术和神经网络控制技术的各自优缺点，以及神经网络控制器的典型结构和几种常用的神经网络，并且通过一个FNN控制系统仿真举例来说明FNN控制性能的可靠性。 (2)根据漂白工艺发现，漂白时间对纸浆白度和粘度等性能有重要影响，我们可以通过控制漂白塔的浆位来控制漂白时间，据此本文提出了基于FNN的串级漂白控制系统。 (3)根据现场工人控制经验设计出模糊规则表，然后利用得到的模糊规则对神经网络进行离线训练，得到具有专家知识的FNN控制器。通过对设计的漂白模糊神经网络控制系统进行仿真，说明了模糊神经网络控制器具有良好的控制效果，可使得浆白度进一步得到提高。 (4)完成漂白工段的DCS控制柜的设计，用WINCC6.0设计上位机操作画面、报表、数据归档和报警程序等实现对生产过程的实时监控。用STEP7 5.2设计下位机PLC控制程序，实现对生产过程的控制和数据采集等功能。对控制系统的硬件和程序进行现场调试，使之稳定成功的投入运行。