PID控制器在工业领域中作为最通用化的控制器已有50多年历史,现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器主要优点是结构简单,鲁棒性强,稳态无静差且易于操作等。因此,PID控制器在工业中的应用才持续了如此之长的时间。但是它对复杂被控对象应用的局限性,是制约其发展的重要因素之一。随着智能控制的发展、模糊控制理论的成熟和模糊控制技术的产生,为PID控制的发展带来了新的生机。将模糊控制和PID控制融合到一起,可以互补他们彼此的不足:一方面模糊控制可以弥补PID控制对大滞后、非线性等复杂对象控制的不足;另一方面PID控制与模糊控制的结合,也在很大程度上使得模糊控制的控制品质粗糙、稳态精度不高等缺陷得到改善。粗糙集具有依靠经验学习并从海量数据中获取知识的能力,本文将粗糙集理论应用于模糊控制器,对原始数据进行处理,直接从数据中提取模糊规则,解决了以前一定要靠经验拼凑模糊规则的困难。PID控制器各个参数的确定是决定其是否能达到满意的控制效果的关键。本文应用了一种新型优化方法—蚁群算法,对PID控制器的参数进行整定。蚁群算法是一种基于种群的模拟进化算法。通过本文的算法仿真可以得到,基于蚁群算法的PID参数整定的算法收敛速度快,计算精度高,操作方便。最后本文提出了一种基于粗糙集的模糊控制器和基于蚁群算法的PID控制器的复合式智能模糊PID控制系统的设计,这种控制系统是在传统的复合模糊PID控制器研究的基础上,将上文所述的两种优化方法融入其中,实现了模糊PID控制系统的智能化。并且针对这种控制器在切换过程中的弊端,使用了一种基于模糊规则的切换算法对其进行改进,仿真结果验证了这种方法在改善控制器性能方面的优越性。最后,对一些复杂对象进行仿真实验,结果表明这一智能控制系统控制性能良好,是一个能达到满意控制效果的设计。本文还对粗糙集理论进行了一些深入的研究,将它应用于处理聚酯工业生产采集而来的数据,其约简的结果符合现场工艺情况,说明粗糙集应用于建模和分析决定产品质量的工艺参数上是可行的,从而体现了粗糙集理论在化工分析中的应用意义。