现代生物工程技术已成为当今世界新技术革命的重要组成部分，是当前优先发展的高新技术之一。其中发酵工程与其他生物工程密切相关，直接影响生物工程的进一步发展。在发酵过程中，绝大部分生产过程均是通过控制原料温度来控制发酵反应速度的。然而，温度对象具有严重非线性、时变不确定、大滞后等特点，且受环境温度影响非常大，目前微型发酵罐的全过程温度自动控制是个较难解决的问题。由于模型不易获得，因此在实际应用中仍采用非模型控制。以神经网络为代表的智能控制方法的出现促进了非模型控制的发展，因此将智能控制算法应用于发酵温度控制，具有十分重要的理论意义与实际应用价值。 本文首先在查阅大量发酵相关文献的基础上，简述了发酵过程的相关概念及目前发酵过程的监控方法和自动控制现状；深入分析了发酵实验工艺流程及重要参数的监测与控制情况；完成了发酵实验装置和监控系统的设计和实现；同时建立了上位机监控软件RSView32与MATLAB之间的通讯，使得复杂控制算法的实现成为了可能。针对发酵温度对象的复杂性，原控制算法过于简单、控制精度不高的问题，本文对神经网络控制、模糊控制和智能积分控制原理进行了深入研究，设计了单神经元自适应PID控制器及模糊单神经元非模型控制器。前者是利用单神经元来在线调整PID参数，后者尝试利用单神经元在模糊控制中实现智能积分控制。实验结果表明，加入单神经元，可解决PID算法控制参数难于在线整定、解析描述的可调控制规则的模糊控制因缺少积分作用而难于消除稳态误差的问题，控制精度和系统的性能得到明显的改善；单神经元自适应PID控制器较模糊单神经元非模型控制器具有更好的抗干扰性能。