大型火力发电厂的协调控制系统设计是火电厂自动控制的重要课题。它是一个相对复杂的多变量控制系统。随着现代控制理论的发展，众多智能控制算法都在尝试解决多变量在协调控制系统中的实现问题。本文的研究主要集中在如下几个方面： (1) 以国产300MW单元机组为例，分析了单元机组的原理和数学模型及其动态特性。 (2) 提出了一种基于RBF神经网络的模糊神经网络多变量控制算法，分别对锅炉侧和汽机侧两个回路进行控制，并通过一个单层神经网络的协调级来消除和减小各回路的耦合影响。同时根据系统误差，在线的调整网络隶属度函数的中心值和宽度。 (3) 进行了大量的仿真试验，使其和传统的PID控制算法比较。结果表明，本文提出控制方法，使大迟延对象的动态品质提高，并且在抗干扰性和鲁棒性上要优于PID控制。