温度是影响医学检测结果的一个重要因素,过高或者过低的温度都会导致最后检测结果的不准确,因此高精度的温度控制在医学监测中具有重要意义。目前,在温度控制实现过程中,大量采用的仍然是传统的PID控制算法,参数整定复杂,往往需要在线反复调试,尤其是对象模型不精确时,根据理论设计所得参数无法保证系统的性能,难以达到理想的效果。本文针对医用恒温箱的温度控制系统进行了讨论和研究。恒温箱是一个典型的一阶大惯性、纯滞后的对象,而且由于干扰众多,恒温箱的精确模型难以建立,因此传统的温度控制方法难以满足要求。为了解决模型难以建立的情况下的高精度温度控制,论文提出了柔性神经网络参数自学习PID控制方法和温度预测控制方法,并且对两种控制方法应用于恒温箱的温度控制进行了仿真研究。仿真结果表明,新的控制方法达到了理想的效果。论文在理论研究的基础上,进行了控制系统的硬件设计和软件设计。硬件系统以AT89S52单片机为控制核心,控制四个IGBT驱动Peltier来实现对恒温箱的加热或制冷,主要包括:控制电路,驱动电路,功率变换电路,温度检测电路,通信电路;软件主要包括:主程序,中断处理子程序,数据采集子程序,数据处理子程序等。