1、课题研究背景及意义
在现实生活中,温度的监测和控制在纺织工业、林业、化工、各种军用、民用房以及气象和模拟人工气侯环境中等方面都有着广泛的应用。因此，能否有效地对这些领域的环境温度进行实时监测，在现今各个应用领域都非常重要。国际上新型温度测控系统从集成化向智能化、网络化的方向飞速发展，小型、低功耗、高可靠性、低成本的温度测控系统已经越来越受到关注，并广泛应用于工业控制和自动化测量系统中，给人们的生活带来了根本性的变化[1]。基于单片机的热敏电阻数字温度计，具有温度读取精确度高，稳定性高等优点，集合软件硬件设计，电路设计简洁[2]。
2、智能温度控制现状
下面就最近几年快速发展的PID温控，模糊控制，以及神经网络，遗传算法在温度控制中的应用做一综述。
（1）PID控制
PID参数自整定的温度控制算法，采用简化临界比例度整定法，只需整定一个参数，提高了参数的整定效率，用编程的方法实现在线参数自整定。应用这种规则的系统特点是其瞬态响应超调量小，抗干扰能力强，且振荡有足够的阻尼，具有良好的选择性和灵敏度 [3]。
(2）模糊控制
模糊控制是基于模糊逻辑的描述一个过程的控制算法 ,主要嵌入操作人员的经验和直觉知识。它适用于控制不易取得精确数学模型和数学模型不确定或经常变化的对象。电力系统的模型通常是不完善的，即使模型已知，也存在参数变化的问题。PID控制简单、方便，但难以解决非线性和参数的变化，模糊控制不需要装置的精确模型，仅依赖于操作人员的经验和直观判断，非常容易应用[4][5]。
(3)神经网络控制
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