温室技术具有合理利用农业资源、保护生态环境、提高农产品产量及在国际市场竞争力等优势,已成为当前国际前沿性研究领域。如何利用自动控制系统有效地提高温室环境控制水平和现代化管理程度,是温室技术研究的重要课题之一。随着过程控制技术、通讯技术、自动检测技术及计算机技术的发展,将工业上较为成熟的、先进的控制方法和管理手段引入到农业的生产设施中,实施有效的温室环境控制,已成为现阶段温室技术的主要研究方向。本文论述了温室环境的控制原理,介绍了温室的结构和材料,分析了温度、湿度对温室内作物的影响,并在此基础上提出了智能化温室环境控制系统的总体方案,由PC机和多台西门子PLC组成的分布式控制系统,PC机和MCGS组态软件主要完成参数设定、数据处理等任务;而下位机主要完成数据采集、处理等实时控制任务。本文以智能温室为研究对象,对智能温室的控制算法进行研究。温室环境系统是一类多变量的大惯性非线性系统,且有交连,时滞等现象,很难对这类系统建立精确的数学模型及用经典控制方法实现控制。基于上述情况,本文采用模糊控制算法,选用T—S模型进行模糊推理,并完成了算法的PLc程序实现。随后讨论了基于Profibus—DP的PLC网络组态方法,解决了监控层与过程控制层间的网络通讯和接口问题,并利用MCGS组态软件,根据温室环境系统监控要求设计编写了上位监控软件,实现远程监控、报警记录、曲线显示和用户管理等多项监控功能。文章最后将模糊理论的知识表达与神经网络的自学习能力有机地结合起来,提出了一种模糊神经网络控制方案,并针对温室灌溉系统的控制,在MATLAB中进行了仿真实验,由此验证了模糊神经网络这种控制方法应用于温室自动控制系统的可行性。整个系统经实际运行表明:具有容错性强、效率高且易扩展,适用性较强等特点,为实现温室环境的更多参数测控系统的研究和设计奠定了技术基础。