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为了解决一次性整定设置的PID控制参数难以确保控制系统始终处于最佳状态，探讨了PID控制器的模糊优化与参数学习自整定方法。基于控制参数调整的模糊性分析，总结了控制参数的整定原则，研究了参数模糊自整定的机理，讨论了评价函数，定义了奖惩函数，提出了奖惩自学习算法，设计了含参数学习自整定的控制系统结构。采用上述方法以某车间环境温度控制为例，控制系统运行结果显示，可将温度稳定地控制在期望的23—24℃范围内。工程应用效果表明：该方法稳态控制精度高，适应能力强，能较好地满足高精度控制的工况需要。