人工气候室光照系统具有复杂的非线性、不确定性、时变性和滞后性，难以建立精确的数学模型，常规控制很难达到较好的控制效果。针对这一问题，本文设计了神经网络PID控制，因为神经网络具有良好的非线性映射能力、自学习自适应能力和并行信息处理能力，可实现对系统的在线辨识和控制；为克服局部最小问题，采用遗传算法对神经网络权值进行逐次迭代搜索寻优，实现了全局优化。系统运行结果表明，控制系统完全达到了要求的性能指标。本文还设计了输出频率可调的高压钠灯电子镇流器，来控制和调节高压钠灯的亮度，从而达到控制光照的目的，实现了稳定控制。系统在软硬件方面进行了电磁兼容性设计，使系统的抗干扰能力大大提高，保证了系统稳定可靠运行。实践证明，系统控制效果好、响应速度快、运行稳定性好，适应控制环境变化的能力强，完全满足控制要求。 本文的主要工作和研究成果如下：(1)完成了系统的总体方案设计。设计了输出频率可调的电子镇流器，用以调节高压钠灯的亮度，从而达到照度控制的目的，实现了稳定控制。作为备份，系统设计了分组控制高压钠灯的备份方案。通过控制灯的分组开关，达到控制光照的目的。(2)设计了智能控制器。研究了基于遗传算法的神经网络PID控制算法，使控制达到了性能指标要求，实现了人工气候室照度的智能控制。(3)采用PIJM-96语言进行了软件编程。完成了单片机控制系统的设计、安装与调试。(4)从软硬件两方面进行了电磁兼容性设计，提高了系统的抗干扰性能。 本课题“人工气候室照度神经网络控制系统”成功地实现了人工气候室照度的智能控制，为推动人工气候室的发展与应用作出了重要贡献，为“国家杂交水稻工程技术研究中心”的人工气候室的育种研究提供了重要的物质基础。