精馏塔生产过程中存在的关联性、复杂性和不确定性是控制的难点问题，采用传统控制方法不能符合生产控制的要求。为此，本文研究的主要内容就是针对精馏塔过程控制系统中存在的问题，选取了丙烯精馏塔塔顶温度控制系统和塔顶与塔底温度间的解耦控制系统作为研究的主要内容，采用神经网络控制的方式进行了深入的仿真研究。首先，简要分析了精馏塔的控制要求及干扰因素，然后重点介绍了丙烯精馏塔过程控制系统的工艺流程，总结了在控制中的难点及问题。然后，探讨了神经网络在存在模型难以确定且具有时变性问题的系统中的应用研究。针对丙烯精馏塔塔顶温度难以得到确切的数学模型的问题，采用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络辨识对象输出；对于它的运行过程中存在的时变问题，设计了PID控制器、RBF-PID自适应控制器这两种形式，分别进行仿真实验研究，实验结果证明所设计神经网络PID控制器具有更好的控制效果，能够很好地解决过程控制系统中存在的时变问题。最后，探讨了神经网络在存在多变量、耦合严重、时变性问题的系统中的应用研究。针对丙烯精馏塔塔顶温度与塔底温度之间存在的耦合，采用神经网络解耦补偿的方式进行解耦；并针对其中存在的时变问题，控制器分别采用PID和神经网络PID两种模式进行控制，仿真实验验证了采用神经网络方式进行解耦控制最后能得到较佳的控制结果。