军队军械仓库是接收、储存、分发武器装备的场所,仓库中温度和湿度是影响武器装备质量的两个重要因素,将其控制在一定范围内,有利于武器装备的安全管理,对保障装备供应、落实战备储备和提高部队战斗力具有十分重要的意义。温湿度控制几乎被用于工业、农业、军事、科研和日常生活的所有领域。目前在很多场合,传统的PID控制方式都被用于温湿度控制系统中,但这种方法现难以获得更高的控制精度和更佳的控制品质。随着计算机技术的发展和应用,自动控制理论和技术获得了飞速的发展,在温湿度控制中引入了模糊控制、神经网络控制等智能控制方法。在多变量控制系统中,一个过程变量的变化必然会引起其它变量的变化,这种现象叫耦合。如果被控对象之间存在耦合,会明显的降低系统的调节品质,温度和湿度具有较强的耦合性,必须对它们进行解耦后才能有效地实施控制。本文完成了以下研究工作:①基于军械仓库环境是非线性、分布参数、时变、大时延、多变量耦合的复杂对象,分析比较了PID、FUZZY、P-FUZZY-PID、单神经元等控制方法的各自优势,提出了适合军械仓库环境的I-Fuzzy-Smith复合控制算法;②基于对预估解耦、静态解耦、动态解耦等解耦方法的剖析,提出了模糊+静态解耦的算法。该算法在静态时可直接解耦消除耦合;在动态时借助解耦回路修正单元修正解耦系数,使其始终处于解耦最佳值状态;③基于I-Fuzzy-Smith复合控制算法,借助MATLAB仿真工具制作模糊控制表,设计了以温(湿)度误差E和温(湿)度误差变化率Ec为输入,控制量U为输出的双输入、单输出的二维模糊控制器。④在MATLAB环境下搭建了系统仿真模型,对设计的I-Fuzzy-Smith复合控制算法和模糊+静态的温湿度解耦算法进行了仿真试验,仿真结果表明,该控制和解耦算法有较好的控制和解耦效果。