随着传感器技术和计算机技术的发展，现代光生物反应器已是集生物技术、空气动力学技术、制造技术、计算机技术和传感器技术等各门学科为一体的边缘学科，其功能愈来愈趋向于多样化，控制也愈来愈趋向于自动化和智能化。 饵料微藻的大规模工厂化养殖，需要使上百台光生物反应器控制系统能够同时协调进行高密度培养，并且根据任务量来具体安排各个光生物反应的工作模式和培养指标和量产值，本文基于集散理论建立了整个系统的体系结构。整个系统分为三个层次：最低层是现场检测控制系统，第二层是网络层，最高层是管理层。 文章第三章讨论了现场检测控制系统中的一些关键技术以及对主要环境参数监测控制建模方法进行了研究。首先，从系统物理过程的详细分析入手，提出一种实用而且简便有效的面向控制的建模方法，从而为控制服务。其次，本文提出了一种基于模糊神经网络模型的pH检测控制算法，并且通过试验证明这种方法基本上能够克服pH过程的纯滞后一阶惯性的影响，在测量精度要求比较高的情况下，能够有效地完成控制任务。再次，设计了一种基于AD590的多点温度测控系统，其中研究了从硬件上对温度传感器AD590进行线型化处理、从软件上对AD590进行温度标定以及采用PID算法控制温度等，并成功解决了本项目的现场环境测温精度及温度控制问题。最后，通过大量的实验取得了光照强度与微藻生长速率之间关系的实验参数，并提出了用于光照检测的“多点光源单点检测”算法，成功实现了微藻培养过程中的光照控制。 文章比较几种常用的工业总线方式并结合微藻大规模工厂化培养过程中现场检测控制设备多而分散与集中管理需求的实际特点，最终采用了485总线方式构建多光生物反应器集散控制系统结构，使得系统具有良好的可靠性和扩展性。 最后，文章详细研究了管理中心的一些关键技术，如数据融合技术、GPRS通讯技术、移动数据库技术等。其中通过对多组样本数据进行实验分析，结果证明采用模糊积分来融合多源数据并配上专家知识推理，能够实时调整可控运行参数的值，从而显著提高了系统的智能度。 总之，整个系统采用“控制分散，数据集中，管理集中”的思想，结构上具有较强的分散功能，各个局部系统都能独立工作，各个局部系统之间的信息通过RS-485总线进行通信；在控制系统的功能上，表现出递阶控制的设计思想。