【摘 要】
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本文首先概述了控制理论的发展历程,基于现有生产过程控制的实际情况与发展趋势,对集散控制系统(DCS)的几种算法进行了分析；对模糊算法、专家控制系统和神经元网络控制这三种
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本文首先概述了控制理论的发展历程,基于现有生产过程控制的实际情况与发展趋势,对集散控制系统(DCS)的几种算法进行了分析；对模糊算法、专家控制系统和神经元网络控制这三种智能控制进行了综合阐述.
通过对现代新型控制理论的分析比较,并针对实际工业过程常常具有非线性,时变性和不确定性的特点,将数字PID控制方法与专家系统技术相结合,本文提出了一种基于控制系统过渡过程特征信息的智能PID控制器.
该控制器以经典算法Ziegler-Nichols整定规则为基础,通过被控对象阶跃响应特性曲线的峰值信息,预先整定出一组PID参数,作为专家控制系统PID控制参数的初始值,然后智能控制器通过在线观察被控对象的实际暂态过程,并将它与期望的过渡过程进行比较,再按照知识库中总结好的专家调整规则,对PID参数进行实时调整,以实现对被控对象的有效控制.它不需要被控对象的数学模型,能很好地处理不确定性问题.这无疑为实现工业过程的智能控制提供了一种十分有效的途径.
文中最后给出了仿真结果和论文结论,并具体以上海福克斯波罗(FOXBORO)的控制系统为例,说明本文所提出的智能PID控制算法可以很方便地应用到该类DCS控制系统中,以提高系统的控制效果.
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