本文以船用锅炉为被控对象建立了基于单神经元的参数自整定神经网络PID控制器和基于小脑模型与PID并行控制的控制器。论文对这两种神经网络控制器在锅炉水位和汽包压力控制回路中的应用进行了研究，对神经网络控制器的性能及稳定性进行了分析和探讨。 论文首先根据船舶锅炉的工作原理，通过机理建模的方法，得到锅炉汽包水位和汽压调节对象的模型，并通过一定的假设和简化，得到汽包水位和压力在不同扰动条件下的数学模型。 论文接着讨论了神经网络中单神经元控制算法和小脑模型(CMAC)的基本原理、基本特点及运行机理。通过仿真，以锅炉水位和汽压为对象对单神经元控制器和CMAC控制器性能进行了研究，并与常规PID进行了比较和分析。仿真结果表明，单神经元控制器和CMAC控制器能克服常规PID控制的缺点，具有较强的鲁棒性与自适应性，学习速度快，适于在线学习控制，完全适用于锅炉控制系统。本文的控制算法都取得了令人满意的控制结果。