通过对混凝土搅拌站动态配料系统的控制过程进行分析,依据动态配料称重系统和定量控制相结合的思想,对配料称重过程中出现的误差和滞后现象进行分析。被控对象为在允许误差要求下的二阶系统和二阶延迟系统,针对PID控制中配料误差的参数整定法则,利用最小二乘算法对误差在线修正,最小二乘法的参数估计算法能够有效的补偿修正参数误差,提高系统整体识别度。Matlab仿真表明,相比PID控制算法,最小二乘法对误差修正效果良好。同时模拟人的思维特点,提出一种新型的智能控制器——仿人逻辑预测控制器。该控制器融合了基于泛布尔代数的逻辑控制器和基于模型的预测控制器的特点,是一种多值逻辑混合动态系统。由于预测控制闭环输入、输出方程非常复杂,采用以大范围输出预测为基础的在线滚动优化控制策略,其鲁棒性、稳定性分析遇到了极大困难。由于逻辑控制具有对模型要求不高的特点,使用逻辑控制器强制约束输出曲线,运用逻辑推理、判断、做出在异常情况下能保证过程稳定安全运行的控制决策,在一定程度上解决了预测控制的鲁棒性问题。针对工业控制系统中的大时滞过程现象(对象的纯滞后时间与对象的时间常数之比大于0.3时),依据模型预测控制(MPC)算法思想,通过将模糊控制的模糊论集合融入到MPC算法中,改进了一种基于IC(推理控制)的实时故障容错预测算法(RFPC)。其特点是根据预测模型准确跟踪输入目标函数,对每步优化策略进行反馈修改,模拟在控制中有经验的操作员在系统超出极限甚至处于危险时会毫不犹豫的切断某些重要通路,而在系统工作处于正常范围时则依照经验控制,使波动尽量小,具有无误差的良好跟踪性能。Matlab仿真实验表明,其控制器的控制策略可以使系统运行比较稳定,避免配料精度大幅震荡,其配料精度和速度都达到要求,整个系统的效率也得到了提高。与其它类型人工智能控制器相比,该控制器结构简单、物理背景明确、数学概念清晰,具有响应快、鲁棒性强、超调量小、稳态精度高的特点。同时解决了控制性能指标中稳定性、快速性、准确性相互制约的矛盾,在确保稳定性、鲁棒性的前提下,系统快速性和准确性达到局部最优化,其控制策略接近人的思维,相信可以在工业过程控制中得到广泛应用。