随着科学技术的进步，电子测量技术在各个领域得到越来越广泛的应用。传统的电子测量仪器由于其功能单一、体积庞大，已经很难满足实际测量工作中的需求。随着集成电路和计算机技术的飞速发展，80年代末期虚拟仪器技术应运而生。与传统仪器相比，虚拟仪器具有功能更丰富、处理速度更快、测量效率更高、可扩充性更好的优点。作为计算机技术和现代仪器技术相结合的产物，实现了在传统测试理论和测量方法上的革命性突破。电阻炉是一种非线性、时变性、大时滞的被控对象，用精确的数学模型表示其特性是十分困难的。所以，用常规的PID控制算法很难取得良好的控制效果。而神经网络和遗传算法是基于对象的无模控制，即不需要对被控对象建立精确的数学模型。本文根据电阻炉温度控制的原理，考虑各方面因素，对电阻炉进行了数学建模，确定其为一阶纯滞后的系统。通过分析传统PID控制、神经网络和遗传算法各自的特点，扬长避短，结合其优点设计了一种遗传算法和神经网络自整定的PID控制器。该控制器将遗传算法、神经网络和PID控制器有机结合起来，能够实现PID的三个参数自动整定，避免了人工整定的麻烦。仿真结果表明，这种控制算法对一阶纯滞后的系统，具有结构简单、响应速度快、控制精度高、鲁棒性强的特点。本文把虚拟仪器与智能温度控制相结合，用LabVIEW开发了一套基于遗传算法和神经网络自整定的PID控制算法的温度控制系统。论文首先概述了智能温度控制的发展与现状，介绍了虚拟仪器的发展及其突出特点。详细地论述了系统的设计与实现方法，其中包括数据采集、数据处理、数据存储等功能模块的设计与实现。系统的运行证明了该系统确实提高了测量精度、可靠性和工作效率，说明本论文所采用的设计思想和方法是正确可行的，同时也展示了虚拟仪器技术较之传统测试仪器的优越性和美好的发展前景。论文的最后对全文进行了总结，并指出了进一步的研究方向与内容。