三冲量水位控制系统，采用信息聚类融合理论，依照神经网络自身的特点，建立并实现了一个锅炉三冲量水位变动过程的聚类控制的理论模型。 采用聚类融合控制对锅炉的生产过程的工况的监控有其抗干扰性和稳定性。以该理论模型、控制方法为基础形成一种新型的控制策略，以解决单一传感器不能全面反映工况信息从而不能准确选择控制方案的问题。信息融合与工业控制相结合开辟了一个新研究领域，给传统的工业控制带来新的机理，这对国内的工业发展水平具有重大的意义。
      本毕业设计中，对锅炉水位的三冲量（即汽包水位、给水流量和蒸汽流量。）运用基于信息融合的聚类控制，它不是像常规的控制那样直接利用传感器的检测数据经过控制算法后进行控制，而是融合多个传感器数据并聚类成反映过程运行状况的类别，根据每一类别所描述的过程行为特点采取相应的控制策略进行控制。在工业控制中，过程运行状况也就是共工况。在简单的系统中，某个传感器的的输出可以大体反映工况的一个侧面而不是整个工况。采用适当的信息融合方法，将从不同侧面描述工况的多个传感器信息融合起来，就有可能获得对工况的完整或比较完整的描述，使人们能根据此工况进行生产操作和实时干预，或系统按工况进行自动化控制。
我们采用了MATLAB 6.5 和 Simulink 软件中集成的神经网络工具箱来完成本课题的系统仿真研究。