梭式窑是陶瓷生产中一种重要的高温烧成设备，对产品种类的适应性强，可作为工厂生产的主要烧成设备使用。随着近年来的发展，梭式窑本身的设计水平和建造水平都有显著的提高，但是梭式窑的控制水平发展相对滞后，很多窑炉都还是手动控制方式，自动化程度较低。所以，进行梭式窑的烧成制度尤其是温度制度控制的研究，对梭式窑生产的稳定性和产品质量的提高，都有着很重要的实际意义。 本文首先介绍了梭式窑的生产工艺，主要是温度、气氛和压力三大制度，其中以温度制度为主。然后从引入脉冲燃烧方式、梭式窑建模和控制几个方面展开了本文的工作。 工业窑炉内工件加热质量的提高与燃烧控制技术有着密切的联系，传统的比例控制、双交叉限幅控制往往受燃料量测量和调节这一关键环节的制约，而且窑温的均匀性也不是很好。脉冲燃烧控制技术能解决这些问题，本文针对梭式窑提出了脉冲燃烧的控制策略。 梭式窑的烧制过程是典型的热工过程，表现出非线性、慢时变、大滞后和不确定性，难以建立精确的数学模型。RBF神经网络具有可以逼近任意非线性映射的能力，且算法简单实用，所以本文采用RBF神经网络对梭式窑的窑温对象进行建模。 针对梭式窑的工艺特点和实际的生产情况，选用模糊控制算法作为窑温控制的控制策略。此外，加上以梭式窑热平衡关系和实际控制经验为基础的前馈策略，还有针对窑温对象大滞后特点的Smith控制策略，设计出控制梭式窑升温曲线的控制器。经过在MATLAB的simulink环境下的仿真试验和研究，表明这种方法设计出的控制器具有很好的控制效果。最后用设计好的控制器控制RBF神经网络辨识出的窑温对象，结果表明了建模过程和控制器设计的有效性和可行性。