纺织产业是我国的传统优势产业，染色机是该类企业必不可少的大型设备。织物染色要求严格按照其温度工艺曲线执行，温度控制的可靠性及精确性已成为决定织物质量的关键。在染色工艺控制中，应尽量减小温度的超调量、扰动、响应时间和误差，以保证产品的质量及产量。成功设计模糊控制器的关键是选择合适的模糊控制规则，提高其自学习、自组织能力。常规模糊控制器的规则多采用试凑修正因子的方法进行预先制定，且在控制过程中固定不变。多数情况下，制定规则时隐含了过程不会超出经验范围的限定，使模糊控制器局限于操作者的经验下运行，不具备适应过程持续变化的能力，不能保证控制效果优异。针对以上问题，本文对自组织模糊控制算法进行了研究，设计了高效、可靠的优化算法，并对染色机温度控制系统进行仿真研究和实验操作。本文主要工作和研究成果如下：（1）综述了国内外染整设备和模糊控制研究的背景及发展现状。阐述了染色机的染色工艺过程，详细分析了染色机的温度特性，并建立了理想的温度对象模型。（2）针对染色机温控对象具有非线性、大时滞、模型结构不确定等特点，以及常规模糊控制规则不能自调整，难以及时适应对象特性变化等问题，提出了一种基于知识关联的自组织模糊控制方法。通过对系统特性的分析，基于专家经验制定原始规则，依据性能评判环节建立校正规则；研究了校正规则和原始规则的相关性，构建了知识关联度函数，得到了新规则的调整模型，实现了对规则的实时更新。仿真结果表明该算法的有效性。（3）将改进的人工鱼群算法应用于模糊控制中，提出了基于改进的人工鱼群算法的自组织模糊控制方法。该方法将全局最优人工鱼的信息添加到当前人工鱼的位置更新模式中，对鱼群的行为进行改进，提高了算法的运算速度。将改进的人工鱼群算法用于优化模糊控制器，包括隶属度函数的关联因子、模糊规则的调整因子以及量化因子、比例因子，并将控制器的综合性能指标作为适应度函数，实现了模糊控制器的自组织调整。仿真结果表明，该优化方法具有良好的动、静态性能。（4）完成了基于单片机STM32F107的智能温度控制系统的硬件设计、软件编程，将提出的算法应用于染色机染液温度控制中。应用结果表明，本文设计的系统有效可靠，且温度实时跟踪性能好，具有较高的控制精度和推广价值。