过程控制是自动化专业的一个重要专业方向，实践性很强，针对工业过程控制中多变量耦合系统，开发过程控制系统实验装置是提高过程控制实验教学水平，培养学生工程实践能力的迫切需要。本文介绍了自行研制的电锅炉水温控制系统，研究了多变量控制过程中控制技术和解耦算法分析的网络控制实现方法。 神经网络控制是20世纪80年代以来，由于人工神经网络研究所取得的突破性进展，与控制理论相结合，而发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它已成为智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新的途径。温度是流程工业中极为常见的热工参数，对其的控制也是过程控制的一个重点。由于加热机理、加热装置特殊结构等具体原因，使得过程对象经常具有大时滞、大惯性、非线性、时变性及其他不稳定特性，为此，本文以过程控制系统中的温度为对象，进行多变量耦合系统的调节和控制。 本文针对网络控制系统被控实验装置的特点，以锅炉水温控制系统实验装置为被控对象，首先探讨了国内外多变量神经网络解耦控制研究现状，采用阶跃响应实验分析了控制系统的耦合特性并建立数学模型，阐述了PID对角矩阵解耦控制算法在温度控制系统中的应用，并在此基础上详细介绍了BP神经网络算法及其若干改进学习方法后，提出了融解耦器和控制器于一体的BP神经网络多变量PID解耦控制器，在多变量温度解耦控制系统中的应用与研究，深入探讨了解耦控制器的特性和具体的设计思想。实时控制结果表明，通过上述解耦方法在一定程度上解决了传统PID控制器不易进行在线实时参数整定等方面的缺陷，充分发挥PID控制的优点，又由于神经网络的适应能力、并行处理能力和鲁棒性，使得采用神经网络的控制系统具有更强的适应性和鲁棒性，有效的解决了电锅炉多变量温度系统的耦合，证实了该方法的可行性与有效性。