随着时代的进步，科学技术的发展，控制理论也在不断的更新和变化并且其应用的领域进一步拓展。从早期的经典控制理论到六、七十年代的基于状态变量描述的现代控制理论，对于解决线性或非线性，定常或时变的多输入多输出系统问题，获得了广泛的应用。但是无论采用经典控制理论还是现代控制理论设计一个控制系统，都需要事先知道被控对象精确的数学模型，然后根据数学模型以及给定的性能指标，选择适当的控制规律，进行控制系统设计。然而，在许多情况下被控对象的精确数学模型很难建立。因此，从七十年代至今，智能控制理论的崛起为解决复杂的，很难建立数学模型的被控对象提供了最有效的方法。 模糊控制作为智能控制领域的一个分支，其理论研究和工程应用的发展相当迅速。目前，许多工业过程或者被控对象都是采用常规的PID或者改进的数字PID控制器来控制其控制效果并不十分理想。模糊控制的优势在于不需要对象精确的数学模型，特别适合于处理模型不确定的过程。由于模糊控制的本质是非线性控制和自适应控制，对于参数波动或检测信号不太精确的复杂非线性多变量系统也能很好地工作。特别是对于参数波动和负载干扰的影响，具有较强的鲁棒性。 在复杂的工业控制中，被控对象通常具有严重的非线性、时变性以及存在种类繁多的干扰，在采用常规的控制方法，难以获得满意的静、动态性能。本论文提出了一种控制规则自调整工业恒温箱模糊控制器的设计方案，该控制器由以下几部分组成：归一模糊化、带有修正函数的控制规则、智能积分环节、智能采样开关。 归一模糊化采用分段函数的形式将输入的误差及误差变化(精确量)转变为模糊论域中相应的模糊值，由于一般模糊控制器都采用量化因子使误差及误差变化从基本论域转化到相应的模糊集合论域中，量化因子选择的优劣对控制系统的控制性能影响很大。所以，采用归一模糊化方式不仅可以避免由于量化因子选择不当而导致控制性能变差，而且还可以保证被控过程的全过程都处于最佳控制状态与系统的鲁棒性。 智能积分作用具有仿人智能非线性积分特性，能较好的模拟了人的记忆特性及仿人智能控制的策略，它有选择的“记忆”有用信息，而“遗忘”无用信息，所以可以很好的克服一般积分控制的缺点，能够抑制超调，减少稳态误差。 采用函数解析的形式来描述控制规则简单方便，更易于计算机实现实时模糊控制。只要适当的调节控制器参数，就可以修改控制规则，从而使模糊控制器具有更强鲁棒性和适应性。 智能采样控制是一种闭环中有开环，开环中含闭环的新颖控制方式。当被控变量偏离希望值时，智能器发出采样开关闭合的信号，进行采样，控制器及时控制，直到被控变量有恢复平衡位置趋势为止。此时，采样开关断开，系统处于开环工作状态，此时对象所需要维持的能量由控制器或由对象以存储的能量供给。智能采样控制方式能够很好的实现带有大延迟环节的系统控制。 最后使用＼IATLAB针对不问的工业上常用的几类被控对象进行计算机仿真并使其与篇’规PID调节器比较性能上的优越和控制效果。另外通过建立工业恒温箱的数学模型，＃采用该控制器对工业恒温箱进行控制仿真的研究。