生化培養(yǎng)箱過程中，存在溫、濕度變化 耦合性強、設備性能易變的問題，本文提出 了一種基于解耦補償的改進模糊控制設計 方法，保證改進模糊算法計算的控制量相 互獨立，實現對溫度和濕度控制量解耦關 系的學習，對控制量進行補償。

生化培養(yǎng)箱是是生物、醫(yī)學、環(huán)境保護、 農林畜牧等行業(yè)的科研機構、大專院校、生產 單位或部門實驗室的重要試驗設備，廣泛應用 于恒溫恒濕試驗、培養(yǎng)試驗、環(huán)境試驗等。然 而長期以來，生化培養(yǎng)箱的溫濕度控制存在嚴 重耦合，研究生化培養(yǎng)箱的溫、濕度控制算 法，提升控制精度，對相關領域的生產和科研具有重要意義。 目前國內外對生化培養(yǎng)箱的溫濕度控制主 要通過開關控制、單純 PID 控制及模糊控制來 實現。然而開關控制效果非常粗糙，同時會造 成設備的頻繁啟停， 降低設備使用壽命 ； PID 控制對于非線性時變、滯后較大的溫濕度控制 系統(tǒng)來說，魯棒性不強 ；而單純的模糊控制器 存在靜差，控制精度不夠高。同時大部分生化 培養(yǎng)箱控制系統(tǒng)由于沒有考慮系統(tǒng)溫、濕度的 相互影響，加上生化培養(yǎng)箱模型的不確定性以 及過程參數受環(huán)境影響變化大，導致對溫、濕 度控制的精度不理想。

 針對生化培養(yǎng)箱工作過程中溫、濕度 變化的耦合性強，以及傳感器性能曲線受外界 干擾較大等問題，為更好滿足生化培養(yǎng)過程對 溫、濕度指標的工藝要求，采用神經元對溫濕 度控制進行解耦，同時采用變參數模糊控制， 提升控制系統(tǒng)自調節(jié)能力。