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MOCVD (Metal Organic Chemical Vapor Deposition)设备上的加热装置结构特殊,加热机理复杂,使得加热系统具有大时滞、非线性,并难以建立精确的数学模型。使用传统的PID (Proportion Integration Differential)温度控制策略经常会产生过冲现象,难以取得理想效果。而模糊控制算法无须精确建立被控对象的数学模型,对被控对象的时滞和时变性具有一定的适应能力,超调小,鲁棒性好。本论文在传统的PID温控方式的基础上,提出一种适合MOCVD设备电炉的带修正因子的自适应模糊温度控制方案。研究了模糊控制理论以及模糊推理算法的原理,确定了模糊温度控制器的框架结构和控制流程。通过分析温度偏差和偏差变化率这两个输入变量的变化对电炉加热温度的影响,建立模糊控制规则表,并根据模糊控制查询表完成整个模糊温度控制方案的仿真和现场调试,为进一步改进MOCVD的温度控制系统提供了依据。本论文主要的工作思路是：针对MOCVD电加热器的基本结构和模型特征,结合加热器对温度控制系统的设计需求,以及现场所具备的实验环境和调试条件,提出模糊温度控制方案的设计框架和总体思路。对PID算法和模糊算法分别进行原理研究,仿真分析,对两者的控制性能进行比较,确定模糊控制算法在迟滞系统下的优越性。并通过分析隶属度函数、语言变量、规则确定、推理算法等因素对模糊控制性能的影响,提出适合电炉温控的带修正因子的自调整模糊控制方案,对此方案进行simulink仿真与结果分析。借助MATLAB工具,以MOCVD设备上的电炉为模型,通过一定的经验调试和试凑法,离线生成其模糊控制的规则表和查询表；在PLC上调用生成的模糊控制查询表,并编写电炉温控系统的程序,程序分模块包括：温度信号采集程序、输入量模糊化算法程序、两个模糊控制器控制查询表程序以及控制信号输出程序；利用西门子PLCSIM软件,对编写的模糊温度控制的程序进行进行分步和整体仿真。将程序下载到设备上进行现场调试,主要测试温度点在20℃,50℃和90℃,将测试结果与PID控制时的测试结果进行比较与分析。结果显示,90℃用户期望值时,本实验所设计的模糊温度控制器在控温阶段的上升时间为7分钟,稳定时间为8分钟,超调百分比为-1.2%,相对于PID控制时的2.9%要小,说明模糊温度控制器在迟滞系统中比PID控制器过冲小,稳定性更高。表明本文中所采用的针对电加热器的模糊温度控制策略,具有一定的控制精度,可靠性能和稳定性,有代替PID温控制仪表进行控温的可能性。