工业过程中的时滞现象是非常普遍的,大时滞的存在严重影响了系统的稳定性,导致系统的超调量变大,调节时间大大加长,甚至出现振荡、发散,系统的动态品质明显变差。50年代末以来先后出现了很多关于大时滞过程的控制方法,但是很多方法基于经典方法或现代控制理论、计算庞大复杂,很难在工业中得以真正应用。因此,提出简单、有效、实用的大时滞过程的控制方法是很有意义的,一方面智能控制方法的引入可以进一步发展经典的时滞过程控制方法,另一方面,这些方法的实用性较强,为控制时滞过程的实施提供了可能性。 任何一种事物的出现和发展是必然的,是随着需要而产生的。工业过程的发展引起了复杂系统的出现,而复杂系统的控制特点又引发了智能控制方法的研究。因而,自动控制的发展在经历了经典控制理论和现代控制理论后,进一步发展到了智能控制阶段。复杂系统具有不确定性、非线性、时变性和多变量耦合的特点,而计算机科学与技术的引入又给智能控制方法的发展带来了新的推动力,使很多原本不能实现的方法能够得以真正应用。 本文基于这个立足点,在大时滞过程的控制方面提出了以下一些控制方法,具体如下:在经典Smith的基础上,提出了更为简单、更为容易用计算机实现的基于时间分割的预估控制法,并对Smith控制方法进行了稳定性和鲁棒性研究。神经网络控制是现阶段研究的热点,本文也同时对单神经元自适应控制理论作了研究,着重研究了单神经元自适应PID智能控制器的设计、制作,以及对原有的控制器所作的一些改进,并进行了仿真,分析了单神经元自适应控制系统的稳定性。