流化床锅炉燃烧系统的神经网络解耦控制是一种先进的控制方法，旨在解决燃烧过程中多变量耦合带来的控制难题。流化床锅炉因其高效、低污染等优点被广泛应用于工业领域，但其燃烧系统具有强非线性、多变量耦合和时变特性，传统的PID控制方法难以实现理想的控制效果。神经网络解耦控制利用神经网络强大的非线性映射和自学习能力，对燃烧系统中的风煤比、床温、氧量等关键参数进行解耦和优化控制。通过训练神经网络模型，系统能够自适应地调整控制策略，降低变量间的相互干扰，提高燃烧效率和稳定性，同时减少污染物排放。该方法结合了智能控制理论与实际工程需求，为流化床锅炉的自动化运行提供了更高效、更可靠的解决方案，具有重要的工业应用价值。