摘要：传统曲房在大曲发酵过程中受曲房空间、堆曲并房的影响,不同位置之间存在较大的温湿度差,最大温差可达22.90℃,最大湿度差可达41.40%相对湿度(relative humidity,RH),严重影响大曲的质量和一致性。T-S模糊神经网络控制具有响应速度快、超调量小等特点,能有效解决温湿度调节延迟的问题,从而使曲房内各区域温湿度保持均匀。因此,该文提出了将T-S模糊神经网络控制与曲房控制系统相结合的方法来调控曲房温湿度。搭建曲房的硬件与软件系统,设计T-S模糊神经网络控制器,并利用粒子群算法优化该控制器的参数,对控制器进行仿真和运用控制系统进行实际测试。结果表明,该控制器工作稳定,频率响应快;控制系统能够对曲房的温湿度进行实时测控,使发酵过程中不同发酵部位之间的最大温度差降低至6.30℃,最大湿度差降低至8.69%RH。通过该控制系统实现了大曲发酵过程中曲房内部各区域温湿度保持均匀,保证了大曲质量的一致性。