大时滞现象广泛存在于实际工业生产过程中,其作为过程控制领域的难题之一,受到业界广泛关注。传统观念认为PID控制器不适用于大时滞过程控制,但我们的研究表明:PID控制器能否用于大时滞过程控制的关键取决于它的控制器参数如何整定。利用仿智能算法整定的PID控制器参数,对大时滞过程控制具有良好的控制效果。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)作为一种简单、高效的并行搜索算法已被广泛应用于PID参数整定过程中。但仿真结果表明:采用PSO算法整定大时滞过程PID控制器参数时,存在早熟、易陷入局部最优、收敛速度慢、搜索盲目等问题,往往不能取得令人满意的控制效果。为此,本文在陕西省重点科技创新团队计划项目(2014KCT-15)的资助下,对PSO算法进行改进并用于PID控制器的参数整定,部分研究成果也已被应用于对长网造纸机纸张定量的控制。论文的主要工作总结为如下四个方面:(1)基于具有初始化功能的PSO算法的大时滞过程PID参数整定为了解决标准PSO算法在整定大时滞PID控制器参数过程中搜索范围较大,搜索能力较差,甚至出现不收敛的问题,本章利用H?理论减小搜索空间,融合信息熵保证粒子多样性,提出了一种具有初始化功能的PSO算法,即HOI-PSO算法。MATLAB仿真实验表明:HOI-PSO算法能够提高PSO算法的收敛速度,具有同大范围相似甚至更好的全局寻优能力;对于大时滞过程的控制,效果良好。(2)基于共轭梯度的混合PSO算法的大时滞过程PID参数整定针对标准PSO整定大时滞PID控制器参数易早熟的缺点,提出了一种结合早熟判断处理的基于梯度思想(CGM)的混合PSO算法(CGM-PSO)。该改进算法既能增强标准PSO算法的局部搜索能力,也能加快标准PSO算法的收敛速度,可有效地解决PSO算法早熟问题。本文将该算法应用于大时滞过程PID控制器参数优化中,仿真结果表明闭环系统的控制性能也能得到很好的改善。(3)基于标准PSO算法的双自由度IMC-PID控制方法研究借助双控制器设计技术和标准PSO算法,提出了一种基于PSO算法的双自由度IMC-PID(TDF-IMC-PID)控制方法(PSO-TDF-IMC-PID),用于对大时滞工业过程的控制。本控制方法以时间误差绝对积分(ITAE)为目标函数,运用标准PSO算法整定TDF-IMC滤波器时间常数,进而得到PID控制器参数。仿真结果表明:该控制方法可以明显提高大时滞过程TDF-IMC-PID控制的跟踪性能和鲁棒性能,避免了参数整定的复杂性及对人工经验的依赖。(4)研究成果在长网造纸机纸张定量控制系统中的应用设计与实现通过阶跃响应建模法建立定量控制回路数学模型,并将前述部分研究成果用于纸张定量的闭环控制,仿真结果表明论文成果对纸张定量具有良好的闭环控制性能。为此,在不影响现有抄纸过程控制系统正常工作的前提下,设计了一种基于OPC技术的的纸张定量控制系统。该控制系统以西门子S7-300PLC为主体控制硬件,以Step7和WinCC为开发软件,将本文所研究的算法成果应用于长网造纸机纸张定量控制,应用效果表明论文所研究的控制算法是有效的,具有一定的实用价值。总之,本文在剖析标准PSO算法性能及其在大时滞PID参数整定过程存在的问题的基础上,提出了基于三种改进型PSO算法的PID参数整定方法;借助OPC技术和工业以太网通讯技术,给出了大时滞PID控制算法在纸张定量控制回路中的具体工程实现方案。部分研究成果已用于浙江某纸厂现有抄纸过程控制系统中去,应用结果证明了本文提出的PID控制算法在大时滞过程控制中切实有效。