PID(Proportion, Integral, Differential)控制由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高等优点而广泛应用在工业过程控制领域。PID比例、积分和微分参数性能决定工业设备能否高效可靠运行,也决定了控制器的控制品质,早期PID参数是手动整定,比较繁琐和麻烦,并且费时,效果也很一般。随着工业经济的发展,参数整定逐渐提上日程,而本文将采用Ziegler-Nichols法对PID参数整定。遗传算法是一种基于生物进化理论的全局搜索优化方法。本文研究了遗传算法的基本原理及运算过程,并对基本遗传算法存在的缺点进行了分析与改进,例如利用自适应遗传算法的优势来弥补基本遗传算法的编码长度与参数精度的矛盾。并利用基本遗传算法和自适应遗传算法分别对二阶系统、滞后系统和非线性系统进行PID控制器参数优化,经过仿真发现自适应遗传算法具有更好的动态特性和控制效果,证明了该算法的有效性和可靠性。通过研究热传导及温度场的基本原理,建立烘烤炉温度场的数学模型,并介绍具体项目应用中的烘烤炉温度场的控制系统。在仿真基础上,本文将基于遗传算法的PID控制器参数优化应用在炉温监控系统中,并对其跟踪性、抗干扰性和鲁棒性进行了仿真分析,证明其具有更好的控制精度及动态特性。