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神经网络控制是智能控制系统领域的一个新分支，它是将神经网络作为控制器或辨识器)材可几控制结构中，神经网络控制的优点是能够将大规模的数据进行并行处理，采用分布式来存储信息，具有着高度的容错性，能够具有自适应和自学习以及实时处理数据信息，能够解决那些复杂的非线性和非确定系统的控制问题，同时能够满足系统所需的稳定性、鲁棒性、动态和静态，为智能化控制开辟了一条新途径。神经网络能够模拟人脑神经系统组建自我需要的模型，实现人脑的部分智能特性。辛中经网络控制能够控制那些具有实时变化的外界环境的干扰系统，同时不依赖于精确数学模型的控制系统。
神经网络控制的基木原理是通过调整系统反馈回来的实际输出量Y与期望输出量yd之间的误差值来实时改变神经网络中的连接权值，即实现了神经网络的自我学习和自我适应，重复这个过程直到实际输出量与期望量之间的误差值趋于零，从而实现神经网络模拟的整个过程，这个过程也就是实现被控水泵对象的一种求逆的过程，经网络控制的基木原理图如下图2所示。
神经网络控制系统常用的控制方式有:辛中经网络监督控制；辛中经网络直接逆控制；神经网络自适应控制，经网络内模控制，经网络预测扒三制；神经网络自适应评判控该控制器的控制方式是把控制对象的神经网络逆模型与被控对象直接串联起来，使得被控水泵对象的实际输出量与期望输出量之间的传递函数调整为1。它的缺点主要是系统没有反馈量，这样的控制方式作为控制器时，得到的神经网络逆模型具有着不准确性，抵抗外界干扰能力差等特性。针对这样的缺点有两种改进结构方案:
神经网络模型参考自适应控制方式主要有两种方式，分别是直接模型参考控制和间接模型参考控制。神经网络内模控制方式是把正向模型作为被控肯富来离心泵对象的近似模型后再与实际对象少联，滤波器通常为线性的，可提高系统的鲁棒性。
解耦控制的基本原理是把具有耦合关系的多参数控制过程转化为几个相互独立的单输入一单输出控制过程来处理，使得每一个输入对应一个输出，每一个输出又只受到一个控制的作用，实现一个调节器只对其对应的被控过程独立地进行调节。
在实际工程应用中，由于被控水泵对象之间存在耦合的关系，使得控制系统遇到以下几种问题:被控对象之间有耦合关系，使得各回路不能分开考虑，回路中被控对象的参数要进行多次整定，最终也很难找到一个符合的整定参数；解耦系统约束的信息数据远少于耦合系统的分析与设计所约束的系统信息；解耦后的系统可以用常规的方法进行设计，但有耦合的系统，特别是多变量的耦合系统，很难找到精确解耦设计方法；解耦后的系统可以在闭路状态下在线整定，而存在耦合的系统，由于耦合因素过多，难以实时在线整定。
解耦控制系统设计的方法常用的主要有四种，他们分别是传统解耦控制方法，鲁棒解耦控制方法，自适应解耦控制方法，智能解耦控制方法。
佛山水泵厂目前使用的传统解耦方法主要包括前置补偿方法和现代频率法。主要是利用对角矩阵法、逆奈氏阵列法、特征轨迹法、序列回差法、奇异值分解法、相对增益法、逆曲线法、特征曲线分析法等方法，借助对角的优势，以奈氏稳定判据为理论基础，通常用于线性的定常MIMO系统中。补偿器主要依靠控对象的精确数学模型，在实际工程生产中不具有适用性，控制过程品质难以保证，可能导致系统的不稳定。即使采用这些方法进行部分解耦或者单向解耦，也不能实现完全解耦，而且辅助设计的工作量很大，不易实现动态解耦。
鲁棒解耦控制方法是指使得解耦控制器对范数约束函数的不确定系统作出最大限度的解耦同时要确保闭环系统的稳定性和动态性能不被破坏。
自适应解耦控制方法主要是解决那些多输入多输出系统的不确定性问题，该解耦控制方法的研究为解决这类问题提供了有效的途径。这种控制方法的实质是把被控对象的解耦和控制以及辨识结合起来，对那些参数未知或时变系统实现在线解耦控制的精确化。自适应解耦的方法是把耦合项作为一个可以被检测到的干扰，采用自校正前馈控制来控制的方法，然后再对耦合部分依次的进行动态补偿和静态补偿。采用最小方差控制律来实现最小相位系统的抑制交连，对于那些非最小相位系统，采用广义最小方差控制律来实现。一些解耦方法都需求解Diophantine方程，而且在求解方程时都会遇到一个共同问题，那就是未知数的个数比方程个数要少，因此得到的方程解都是最小二乘解，也就是说都是相应的近似解。
智能解耦控制方法是指对在线实现那些非线性系统的精确解耦控制，它能够解决传统解耦本身不能够解决的一些精确解耦问题。查询资料可知一些智能的解耦控制方法主要包括了模糊解耦控制，神经网络解耦控制，模糊神经网络解耦控制等等常用的智能解耦控制方法。本文以肯富来离心泵流量和盐水温度作为实际工程应用的被控对象为例，详细的讲述了模糊神经网络解耦控制。
分析水泵供给的特性可知，循环盐水管道的水泵流量调节过程分为调整和恒定两个部分。在水泵流量调整部分，可以用两个惯性环节的串联来近似表示控制系统，一个是变频器和水泵电机启动所需的较小时间常数T1的一阶惯性环节，另一个是达到要求流量值所需的较大时间常数T2的一阶惯性环节；在水泵流量恒定部分，可以用一个大滞后过程来近似控制系统，大滞后时间用Ta表示。盐水流量的数学模型可以由两个一阶惯性环节函数串联并伴有纯滞后的传递函数表示。
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