传统的温、湿度闭环控制通常采用开关控制或PID控制，前者实现简单但精度差，后者精度高，但需建立数学模型，参数整定要求较高，而在温湿度非线性复杂变化的环境下，不易精确建模。模糊控制理论是能够模拟人脑智能，随环境变化的自适应控制技术，适合于非线性系统和难以用数学模型精确描述的复杂系统。进一步可以采用神经网络与模糊推理结合的控制新模式。 　　1 环境实验室温湿度监控系统结构 　　环境实验室温、湿度监测控制机构见图1。温、湿度传感器测得的信号经过调理，输入到模糊控制算法模块，产生决策信号控制驱动件(

传统的温、湿度闭环控制通常采用开关控制或PID控制，前者实现简单但精度差，后者精度高，但需建立数学模型，参数整定要求较高，而在温湿度非线性复杂变化的环境下，不易建模。模糊控制理论是能够模拟人脑智能，随环境变化的自适应控制技术，适合于非线性系统和难以用数学模型描述的复杂系统。进一步可以采用神经网络与模糊推理结合的控制新模式。 　　1 环境实验室温湿度监控系统结构 　　环境实验室温、湿度监测控制机构见图1。温、湿度传感器测得的信号经过调理，输入到模糊控制算法模块，产生决策信号控制驱动件(加热器、