我国农业已经进入了一个新的历史发展阶段，发展工厂化农业，是实现我国农业从传统的粗放、低效、资源高消耗型增长方式，向集约、高效、资源节约、可持续型生产方式的根本转变的重要途径。在国家“十五”科技攻关计划项目“工厂化农业关键技术研究与示范”的子项目“温室环境智能控制关键技术”的资助下，本文进行了以下研究： 1.设计开发了具有一定价值的基于现场总线的分布式温室智能控制系统。该系统的典型结构为三层结构，顶层为温室监控管理计算机；中间层为温室智能控制器；底层为智能节点。系统具有低成本、高可靠性、高扩展能力的特点。 2.设计开发了温室智能控制系统软件(GHICTLS)，该软件运行于分布式温室智能控制系统的温室监控管理计算机上。总体上负责对全系统的运行进行控制，联系各组成部分实行统一协调管理。软件主要功能有：环境参数和设备状态实时采集与图形化显示、历史数据和系统运行日志维护、环境参数给定值在线决策、智能控制、图像采集、手动控制、系统维护以及系统帮助等功能。软件采用了实时数据库技术、具有自整定和自适应能力的环境参数智能控制技术、模型更新技术和双向监控技术。具有可靠性高、功能完善、易于使用的特点。 3.采用系统辨识技术建立了温室夏季强制通风状态下的室内温湿度的线性自回归(ARX)模型。模型的输入为温室内外温度、室内外湿度、室外光照强度、室外瞬时风速以及以24小时为周期的时间值。实现了温室环境参数的快速建模。 4.采用前向人工神经网络建立温室夏季强制通风状态下的室内温湿度的非线性自回归(NARX)模型。提出采用正则化方法与提前停止法相结合的组合训练法进行网络训练以防止过度训练，提高网络的泛化能力。结果显示，模型具有预测精度高、建模速度快的特点。 5.为了避免“维数灾难”，采用主成分分析(PCA)方法降低输入数目，然后利用降维后的数据，分别基于BP神经网络模型、T-S模糊逻辑系统模型和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型，建立了温室夏季强制通风状态下的室内温湿度的非线性自回归(NARX)模型。 6.研究了温室温度参数自整定模糊控制算法，该算法能够根据系统响应曲线性能指标，自动调整基本模糊控制器参数，满足不同温室和不同季节控制参数自整定的要求。 7.研究了温室温度变论域自适应模糊控制算法，算法根据温度偏差的大小自动调整其论域，从而提高了控制精度。实验结果令人满意。