空压机是一种压缩气体的设备,广泛应用于国民经济和国防等众多领域,特别是在食品、化学和制药业,对空压机系统的控制更为严苛。空压机系统为复杂的高阶、非线性系统,难以确立其精准的数学模型,且空压机一般都采用PLC控制器中的PID算法进行控制,而传统的PID控制算法原理简单,对于常规系统能够进行有效地控制,但对于数学模型难建立、非线性、多变的空压机系统,PID算法无法达到理想的控制状态。本文针对PID控制缺陷,提出将具有无需数学模型且能够模拟人类控制策略的模糊算法与PID相结合,设计出基于模糊-PID的空压机控制系统。但模糊算法中模糊规则库过于依赖专家经验,因此本文提出了将自学习能力强、非线性表达能力强的BP神经网络与模糊算法相结合,设计出基于模糊神经网络-PID的空压机控制系统。为了能够提高系统的收敛速度,本文提出将结构简单、收敛效率高的鸡群算法与PID算法相结合,设计出基于鸡群-PID的空压机控制系统。实验方面,本文利用MATLAB软件对设计的三种智能空压机控制系统进行仿真分析,同时利用S7-1200PLC的编辑模块,将模糊神经网络-PID算法写入其中,通过实际测试,实现了对两种不同型号空压机的有效控制。研究结果表明:基于鸡群-PID控制器的智能空压机控制系统,系统响应速度最快,而基于模糊神经网络-PID控制器的智能空压机控制系统控制出口压力效果最佳,能耗最低。空压机系统复杂多变,且其工作环境恶劣,不利于工作人员对空压机进行及时的故障预警、维修,因此对于空压机远程监控技术的研究一直是行业热点。本文对空压机的远程监控技术进行了研究,在了解空压机远程监控技术基本理论的基础上,给出空压机远程监控的总体结构以及通讯网络结构,并利用Lab VIEW,设计出远程监控上位机的控制界面,实现了对空压机的实时监控。