近年来,随着全球经济的飞速发展,能源危机与环境问题愈演愈烈。现阶段生物质能源是解决能源问题的一个重要方向。它作为化石能源的替代能源,是一种清洁的可再生能源,对于其原料获取方面,微藻是用于生产生物柴油最理想的一种,同时微藻在净化环境、医药保健等中有着重要的作用。光生物反应器是微藻光自养培养的核心装置。大规模培养是微藻生物技术中最关键的难题,因为在微藻培养过程中有很多影响其生长的因素,其中温度是作为影响微藻生长的一个重要因素。然而,光生物反应器温度系统是一个多输入多输出的复杂闭环控制系统,传统PID控制效果不佳。随着现代科技对控制器的提升和智能算法的进一步研究,将智能算法应用到光生物反应器温度控制系统中得到越来越多的支持。本文在前人的基础上,以光生物反应器温度控制系统作为研究对象,主要内容如下:首先,对光生物反应器的类型以及特征作了简单介绍,结合实际实验情况,设计了反向流气升式柱状光生物反应器并详细介绍了其各个部分系统。通过其自身机理建立温度控制模型,最后光生物反应器的理想温度模型可选取为一阶惯性加时滞环节,为后期系统仿真奠定基础。其次,针对常规PID在温度控制过程中调节性能差的问题,在传统PID与模糊控制理论的基础上,结合两者优点,将传统PID与模糊控制结合,给出模糊PID控制器的具体设计步骤。再次,针对模糊PID需要采用经验建立隶属函数和模糊控制规则的缺陷,提出使用实数编码的遗传算法来同时优化模糊控制中的隶属函数和模糊控制规则,同时对传统的遗传算法进行了改进,设计出适应于本研究的基于改进遗传算法优化的模糊PID控制器。最后,利用MATLAB软件对传统PID控制,常规模糊控制,模糊PID控制以及遗传算法优化后的模糊PID分别进行了仿真练习。通过仿真认证了传统PID、模糊控制的控制缺陷。通过对比实验,实验结果表明,对于相同的被控对象,本文设计的基于遗传算法优化的模糊PID控制器在性能方面得到了很大的提高,适应于光生物反应器温度控制系统。