退火炉是金属热处理中的重要设备,退火炉温度控制的稳定性直接影响金属产品的质量,常规PID控制器很难实现对退火温度的精确控制。在退火炉的温度控制系统中,被控对象参数具有时变性、非线性、不确定特性。为了提高系统的自适应能力和抗干扰能力,本文设计了模糊自适应PID控制器、神经元PID控制器和模糊免疫PID控制器,通过与常规PID控制器进行比较,实现了对被控对象的精确控制,克服了采用单纯PID控制器当退火炉工况变化时参数不易整定,适应能力差的缺点。在设计的过程中,将模糊理论的知识易于表达和人工免疫的学习记忆、自适应能力强这两类优势结合起来,设计了一种具有模糊结构的人工免疫PID控制器,解决了传统模糊控制由于隶属函数和模糊规则选取不当造成的控制缺陷,它不仅具有模糊规则少的特点,而且具有良好的自学能力和非线性逼近能力。同时设计了模糊自适应PID控制器和神经元PID控制器并进行比较分析。利用Matlab仿真软件,建立Matlab仿真模型,分别对常规PID控制、模糊自适应PID、神经元PID和模糊免疫PID进行对比仿真实验,仿真实验结果表明,模糊免疫PID控制的控制效果在其中最优。