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    采用先进控制可以克服由于系统本身的时变性、非线性和外扰的随机性等带来的问题。近年来,先进控制策略及软件在工业生产过程中也得到了一定的应用,虽然应用不多但是预示着未来的趋势。
    目前配置在过程控制计算机中的先进控制策略及相应软件主要有:多变量模型预测控制、自适应控制、模糊控制、人工神经元网络等。
    (1)多变量模型预测控制
    20世纪80年代初,模型预测控制逐渐发展为一项成熟的控制技术。其基本原理是利用一个过程动态模型(脉冲响应模型或ARMA模型)和可测量的信息来预测将来的过程行为,再利用滚动优化的方法,使预测过程的响应和设计希望的响应差别为最小。模型预测控制还能处理过程变量有不等式约束的情况,例如当传感器和控制器失效时,可以通过改变相应的不等式约束来解决。近年来一些商品化软件产品已应用于石化和化工过程。
    (2)自适应控制
    早在20世纪70年代初,自适应控制已在热工、化工对象上应用成功。利用在线最小二乘辨识律和最小方差控制率的自校正调节器、自校正PID调节器都有商品化软件。一种更简单实用的自整定器已配置在DCS中。自整定器实质是根据对象的特性自动给出PID参数,这种自整定在正常工作过程中仍以固定参数PID调节器的形式工作,不进行在线参数辨识和修改控制,目前在化工过程中得到应用。
    (3)模糊控制
    模糊控制器依照人工操作思文程序工作,它首先把测量输出的精确量模糊化,变为模糊语言变量,由模糊规则进行模糊决策,再把模糊决策量清晰转变成精确量进行控制。与传统控制方法相比,模糊控制无须建立数学模型,被控对象的特性和参数变化对控制质量的影响较小(鲁棒性强),对于非线性和大时滞对象采用模糊控制的效果比PID效果好。因此很适合于过程控制,如PH值的控制,目前已有商品化软件。
    (4)人工神经元网络
    人工神经元网络是模仿人类脑神经活动的一种人工智能技术。反响传递学习算法BP网络和Hopfield网络的出现,使人工神经元网络技术大为改观,发展很快。目前已在过程控制的血多领域,如在非线性系统的辨识和控制、基于模型的软测量、质量预报、故障诊断等方面获得应用。
    目前,控制策略上出现了多学科研究的交叉和渗透,它们之间相互取长补短,如神经网络与模糊控制相结合构成了模糊神经网络控制,它兼有模糊控制和神经网络的优势,是一个很有前途的研究方向。
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