现代自动化装备控制技术
机械自动化装备的智能控制技术
机械自动化装备的智能控制技术机械自动化装备是现代工业中广泛应用的重要基础设施，其高效、准确的控制对于提高生产效率和产品质量至关重要。
而智能控制技术的发展使得机械自动化装备的性能得到了极大的提升。
本文将从智能控制技术的发展背景、应用案例和未来趋势等方面探讨机械自动化装备的智能控制技术。
智能控制技术的发展背景随着信息技术的飞速发展，计算机和互联网等先进技术的应用不断深入到各个领域，机械自动化装备也不例外。
智能控制技术的发展背景可以追溯到上世纪80年代，当时，人们开始研究如何将计算机和传感器等技术应用于机械自动化装备中，以实现自动化控制和智能化管理。
随着人工智能和大数据等技术的不断成熟，智能控制技术得到了快速的发展。
现在，我们已经可以通过智能控制技术实现机械自动化装备的自主决策、自学习和自适应等功能。
智能控制技术的应用案例智能控制技术已经在各个领域的机械自动化装备中得到了广泛的应用。
例如，在制造业中，智能控制技术使得机械自动化装备能够根据不同的产品进行智能调整和生产，大大提高了生产效率和产品质量。
在物流行业中，智能控制技术实现了物料的自动分类和分拣，减少了人工操作的需求，提高了物流效率。
在农业领域，智能控制技术使得农机设备能够根据不同作物的需求进行智能作业，提高了农业生产的效益。
智能控制技术的未来趋势智能控制技术的发展前景非常广阔。
随着人工智能和大数据等技术的不断突破，机械自动化装备的智能化水平将得到进一步提高。
未来，我们可以预见以下几个趋势。
首先，机械自动化装备将会实现更高级别的自主决策能力。
通过传感器采集的大量数据，机械自动化装备可以进行数据分析和学习，从而实现自主决策和自适应调整。
其次，智能控制技术将会与虚拟现实和增强现实等技术结合，实现更加直观、灵活的操作界面。
通过虚拟现实和增强现实技术，操作员可以直接与机械自动化装备进行交互，提高工作效率和操作的精确性。
最后，机械自动化装备的智能化水平将会进一步提高，对于各行业的生产过程进行全面的监测和控制。
现代装备制造中的自动化技术
现代装备制造中的自动化技术在现代装备制造中，自动化技术是不可或缺的一部分。
随着科技的快速发展，自动化技术正在以极快的速度扩张，不仅仅在制造业领域，而且在更广泛的应用方面也得到了广泛的应用，如交通、医疗和家庭等。
现在，许多制造商已经使用自动化系统来让他们的生产线变得更加高效、成本更低、安全性更高。
自动化技术是指利用各种先进技术，实现自动化生产过程的技术。
自动化可以由计算机软件或硬件来实现，旨在最小化人类参与的需求，因此大大提高了制造效率和工厂的生产能力。
在现代装备制造中，自动化技术已经渗透到各个方面，如自动化加工设备、自动化检测设备、自动化物流管理以及自动化生产线等。
其中，自动化生产线是最常见的自动化技术应用之一，它允许生产生命周期中的活动流程自主地运行，没有或有少的人力干预，从而保证生产过程的高效、稳定和可预测性。
自动化生产线利用各种技术和设备来自动完成整个生产流程，包括从物料的运输、到部件的生产、再到产品的组装和包装等等。
而这些自动化生产线所使用的设备包括了机器人、传感器、控制器、计算机等，这些设备不仅能够实现高效的生产过程，还能提供更高的质量控制和精确的生产成本管理等。
在自动化制造流程中，机器人是一个重要的组成部分。
机器人能够在生产线上代替人进行大量的重复操作，从而大大提高了生产效率和生产质量，并降低了制造成本。
与此同时，通过配备特定的软件，机器人能够根据不同的生产需求和指令完成各种不同的生产任务，因此它具有广泛的应用前景。
另外，在自动化制造流程中，控制器也是不可或缺的一部分。
控制器通过在不同的设备和机器之间协调工作，使整个装备制造系统运行得更加高效和稳定。
通过集成一些特定的控制器软件，如PLC（可编程逻辑控制器）、SCADA（监控和数据采集系统）和DCS（分布式控制系统），装备制造商可以轻松地管理和维护整个自动化制造过程。
总之，自动化技术在现代装备制造中扮演着重要的角色，为制造业带来了更高的效率、更低的成本和更高的质量控制等好处。
制造业智能装备的自动化控制系统设计与实现
制造业智能装备的自动化控制系统设计与实现随着科技的不断进步，制造业智能装备的自动化控制系统在工业生产中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨制造业智能装备自动化控制系统的设计与实现，通过合适的格式来呈现相关内容。
Ⅰ. 智能装备自动化控制系统的概述制造业智能装备自动化控制系统是指利用先进的信息技术手段和控制算法，实现对生产过程中各种设备、机械和工具的自动控制和监控。
其核心目标是提高生产效率、降低成本、改善产品质量，从而增强制造业竞争力。
Ⅱ. 自动化控制系统关键技术1. 传感器技术传感器技术是制造业智能装备自动化控制系统的基础。
通过传感器，可以实时采集和检测设备和工件的状态、位置和运动信息，为后续的控制和决策提供有效的数据支持。
2. PLC控制技术可编程逻辑控制器（PLC）是智能装备自动化控制系统中常用的控制设备。
它通过编程控制各种输入、输出信号的状态，实现对设备的自动控制和协调。
3. 数据通信与网络技术制造业智能装备通常需要实现设备之间的信息交互和数据共享。
基于数据通信与网络技术，可以轻松实现设备的远程监控、远程维护和故障诊断等功能。
4. 控制算法与优化技术制造业智能装备自动化控制系统利用先进的控制算法和优化技术，实现对生产过程的精确控制和优化调度。
例如，采用PID控制算法可以实现对温度、压力等参数的精确控制。
Ⅲ. 智能装备自动化控制系统的设计与实现1. 系统需求分析在设计智能装备自动化控制系统之前，首先要进行系统需求分析，明确控制目标、功能需求、性能指标等。
同时，考虑到装备的类型和特点，制定相应的控制策略和方案。
2. 硬件设计与选型根据系统需求分析的结果，选择合适的传感器、PLC控制器和通信设备等硬件设备。
同时，考虑到系统的可靠性和稳定性，需要进行合理的硬件布局和配置。
3. 软件开发与编程在硬件设备选型完成后，进行软件开发与编程。
根据控制逻辑和算法，编写相应的程序代码，并进行调试和优化，确保系统能够按照设计要求稳定运行。
智能制造中的自动化装备与控制技术
智能制造中的自动化装备与控制技术自动化装备与控制技术在智能制造中起着至关重要的作用。
随着科技的进步和人工智能的发展，自动化装备与控制技术的应用范围越来越广泛，并且逐渐取代传统的人工操作，实现生产过程的高效、精确和可持续。
本文将对智能制造中的自动化装备与控制技术进行探讨，讨论其应用领域、优势以及未来的发展趋势。
自动化装备与控制技术是一种利用现代电子技术、计算机技术和通信技术实现设备自动化控制，提高生产效率和质量的工程技术。
它的应用范围非常广泛，包括制造业、物流业、能源领域等。
在智能制造中，自动化装备与控制技术可以实现生产线的智能化、自主化和柔性化，提高生产效率和产品质量。
在制造业领域，自动化装备与控制技术可以广泛应用于机械加工、装配制造、焊接、喷涂等环节。
通过引入自动化装备和控制系统，可以提高生产线的运作效率、降低人力成本和人为错误。
例如，在汽车制造业中，自动化装配线可以实现汽车零部件的精确安装和快速生产，大大提高了生产效率和一致性。
此外，自动化装备与控制技术还可以应用于产品质量控制，实现精确的尺寸测量和质量监控，从而提高产品质量和可靠性。
在物流业领域，自动化装备与控制技术可以实现仓库和物流中心的自动化操作和管理。
利用自动化仓储设备和控制系统，可以快速实现货物的入库、出库和分拣，提高物流效率和准确性。
例如，无人仓库和自动化物流系统可以根据订单需求自动调度货物，减少人工干预，提高物流运作效率。
在能源领域，自动化装备与控制技术可以应用于发电厂和电网系统的运行管理。
通过引入自动化控制系统和数据分析技术，可以实现对能源生产和消费的精确控制和管理。
例如，在风力发电场中，智能化的自动化控制系统可以根据风速和电网负荷情况，自动控制风力机组的起停和功率输出，实现对电网的稳定供电。
自动化装备与控制技术在智能制造中的应用优势不仅在于提高生产效率和质量，还可以减少人工劳动，降低劳动强度和人为错误。
通过自动化装备和控制系统，可以实现大规模生产和高效运作，提高企业的竞争力和盈利能力。
过程装备控制技术-计算机控制系统
过程装备控制技术-计算机控制系统概述在过程装备控制技术中，计算机控制系统扮演着至关重要的角色。
计算机控制系统可以实现对过程装备的自动化控制和监控，极大地提高了生产效率和产品质量。
本文将介绍计算机控制系统在过程装备控制技术中的应用，包括其基本原理、关键技术和优势。
基本原理计算机控制系统的基本原理是将传感器获取的装备运行参数转化为电信号，经过模数转换后输入到计算机中进行数字化处理。
计算机根据预先设定的控制策略和算法，对装备进行控制和调节，从而实现对过程的自动化控制。
计算机控制系统的基本组成部分包括传感器、执行器、控制器和计算机等。
其中，传感器用于感知装备运行参数，执行器用于根据控制信号执行操作，控制器则通过计算机处理和分析传感器信号，并生成控制信号，驱动执行器实现装备的控制和调节。
关键技术计算机控制系统在过程装备控制技术中应用的关键技术包括以下几个方面：1. 传感器技术传感器技术是计算机控制系统的核心技术之一。
传感器能够将被测量的装备运行参数转化为电信号，供计算机进行处理和分析。
常见的传感器包括温度传感器、压力传感器、流量传感器等。
传感器的准确性和可靠性对于计算机控制系统的稳定性和精度具有重要影响。
2. 控制算法控制算法是计算机控制系统的另一个重要组成部分。
通过控制算法的设计和优化，可以实现对装备的精确控制和调节。
常见的控制算法包括PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法等。
不同的装备和工艺要求不同的控制算法，因此控制算法的选择和调整需要根据具体的应用场景进行。
3. 通讯技术通讯技术是计算机控制系统与装备之间信息传递的关键。
现代计算机控制系统通常采用数字通讯技术，如以太网、PROFINET等。
通过通讯技术，计算机控制系统可以实现与传感器、执行器和其他设备之间的信息传递和数据交换，从而实现对装备的远程监控和调节。
4. 可靠性与安全性在过程装备控制技术中，可靠性和安全性是至关重要的考虑因素。
计算机控制系统在设计和实施过程中，需要考虑系统的可靠性和安全性，以保证装备的稳定运行和工作人员的安全。
智能制造中的自动化装备与系统设计
智能制造中的自动化装备与系统设计智能制造是当今制造业的发展趋势，其利用先进的数字技术和自动化智能工具来提高生产效率、减少生产成本，增强产品质量和企业竞争力。
自动化装备和系统设计是智能制造的核心技术之一，是实现智能制造的基础设施。
本文将深入探讨自动化装备和系统设计在智能制造中的重要性，并探讨其技术特点和应用。
一、自动化装备在智能制造中的重要性随着智能制造的不断发展，自动化装备的应用将越来越广泛。
自动化装备是指装备中具有自主感知、自主决策、自主执行等能力的智能设备。
自动化装备的优势在于其高度自动化和高度智能化，能够大大提高生产效率、降低生产成本、实现质量提升和能源节约等目的。
自动化装备不仅可以实现生产线的智能化和自动化，还可以通过多个生产线之间的协调和沟通来实现整个生产流程的协同。
自动化装备实现智能制造的重要性可以从以下几个方面来说明：1. 提高生产效率和生产能力自动化装备采用智能化的控制，能够在生产过程中实现高度自动化和高度智能化的控制，从而大大提高生产效率。
自动化装备还可以多任务运作，降低设备的闲置和停机时间，从而增加生产能力。
2. 降低生产成本自动化装备具有自主感知、自主决策、自主执行等能力，能够替代部分人工操作，从而降低生产成本。
此外，自动化装备还可以通过智能化的运作来节省能源和材料的消耗，从而进一步降低生产成本。
3. 提高产品质量自动化装备采用高精度传感器和精密控制系统，能够实时监测生产过程中的各项指标，从而实现产品的高度规范化和标准化。
自动化装备还可以通过智能化的控制来优化生产过程，从而提高产品的质量和稳定性。
4. 实现生产过程的实时监控和管理自动化装备可以实现全过程的实时监控和管理，能够及时掌握生产过程中的各种信息，并对生产过程进行智能化的调控和优化。
这样可以更好地管理生产过程，防止生产过程中出现失误和问题，从而保证生产过程的安全、稳定和可靠。
二、自动化装备的技术特点自动化装备作为智能制造的基础设施，具有以下几个技术特点：1. 高度自动化和高度智能化自动化装备采用高度自动化和高度智能化的控制系统，能够自主感知、自主决策、自主执行等，从而实现生产过程的智能化和自动化。
高端智能装备与自动化技术
高端智能装备与自动化技术一、引言高端智能装备与自动化技术是现代创造业的重要组成部份，它以智能化、高效率、高精度和自动化为特点，广泛应用于各个领域，如工业创造、航空航天、能源、交通等。
本文将详细介绍高端智能装备与自动化技术的定义、特点、应用以及未来发展趋势。
二、定义高端智能装备与自动化技术是指利用先进的信息技术、传感器、控制系统和机器人等设备，对生产过程进行智能化、自动化管理和控制的技术。
它可以实现生产过程的高度自动化，提高生产效率和质量，降低人力成本和资源消耗。
三、特点1. 智能化：高端智能装备利用先进的人工智能技术，能够自主感知、学习和决策，实现智能化的生产过程。
2. 高效率：通过自动化技术，高端智能装备可以实现高速、高精度的生产，大大提高生产效率。
3. 高精度：高端智能装备具备高精度的传感器和控制系统，能够实现微米级的精确控制。
4. 自动化：高端智能装备能够实现全自动化的生产过程，减少人工干预，降低人力成本。
四、应用1. 工业创造：高端智能装备在工业创造领域的应用非常广泛，如机械加工、电子创造、汽车创造等。
它可以提高生产效率和质量，降低生产成本。
2. 航空航天：高端智能装备在航空航天领域的应用非常重要，如飞机创造、航天器组装等。
它可以提高生产效率和安全性，保证产品的高质量。
3. 能源：高端智能装备在能源领域的应用主要包括电力、石油和天然气等。
它可以提高能源的开采效率和利用效率，降低能源消耗。
4. 交通：高端智能装备在交通领域的应用主要包括轨道交通、公路交通等。
它可以提高交通运输的效率和安全性，减少交通事故的发生。
五、未来发展趋势1. 智能化：未来高端智能装备将更加智能化，能够实现更加复杂的感知、学习和决策功能，实现真正的智能创造。
2. 自适应性：未来高端智能装备将具备更强的自适应性，能够根据生产环境和需求进行自动调整和优化。
3. 网络化：未来高端智能装备将更加网络化，能够实现设备之间的互联互通，实现更高效的协同工作。
高端智能装备与自动化技术
高端智能装备与自动化技术一、引言高端智能装备与自动化技术是指利用先进的科学技术手段和智能化系统，对生产、制造和工业化过程进行自动化控制和智能化管理的一种技术应用。
本文将详细介绍高端智能装备与自动化技术的定义、特点、应用领域以及未来发展趋势。
二、定义高端智能装备与自动化技术是指将现代科学技术、信息技术、通信技术与机械工程、电子工程、控制工程等相结合，通过自动化控制系统和智能化管理系统，实现对生产、制造和工业化过程的全面自动化和智能化管理的一种技术应用。
三、特点1. 高度智能化：高端智能装备与自动化技术采用先进的人工智能算法和机器学习技术，能够实现自主学习和自主决策，具备智能化的特点。
2. 高效节能：通过自动化控制和优化算法，高端智能装备与自动化技术能够实现生产过程的高效运行和资源的合理利用，从而达到节能减排的目的。
3. 高质量可靠：高端智能装备与自动化技术能够实现生产过程的全面监控和实时调整，提高产品的质量和生产的可靠性。
4. 高度灵活：高端智能装备与自动化技术具备良好的可编程性和可扩展性，能够适应不同的生产需求和环境变化。
四、应用领域1. 制造业：高端智能装备与自动化技术在制造业中广泛应用，包括汽车制造、电子制造、航空航天等领域。
通过自动化生产线和智能化制造系统，提高生产效率和产品质量。
2. 物流行业：高端智能装备与自动化技术在物流行业中的应用主要体现在智能仓储系统、自动化分拣系统和智能物流车辆等方面，提高物流效率和准确度。
3. 农业领域：高端智能装备与自动化技术在农业领域中的应用主要包括智能化农机、农业机器人和智能化温室等，提高农业生产的效率和质量。
4. 医疗领域：高端智能装备与自动化技术在医疗领域中的应用主要体现在智能医疗设备、医疗机器人和智能化医院管理系统等方面，提高医疗服务的效率和质量。
五、未来发展趋势1. 人工智能与自动化技术的深度融合：未来高端智能装备与自动化技术将更加注重人工智能算法和机器学习技术的应用，实现更高水平的智能化和自主决策能力。
电气机械系统的自动化制造与智能装备技术
电气机械系统的自动化制造与智能装备技术随着科技的不断发展，电气机械系统的自动化制造与智能装备技术在现代工业生产中发挥着越来越重要的作用。
这一技术不仅提高了生产效率，还提升了产品的质量和可靠性。
本文将详细探讨电气机械系统的自动化制造与智能装备技术，分析其优势以及应用。
1. 自动化制造技术自动化制造技术是指利用自动化设备和计算机控制系统，实现生产过程的自动化。
在电气机械系统中，自动化制造技术主要应用于以下几个方面：•生产线自动化：通过自动化设备，如机器人、自动化装配线等，实现产品的自动装配、检验和包装。
•数字化控制：利用计算机控制系统，如PLC、工业PC等，对生产过程进行实时监控和控制，确保生产过程的稳定和高效。
•信息化管理：通过ERP、MES等信息化管理系统，实现生产计划的优化、生产进度的实时跟踪和生产数据的分析。
2. 智能装备技术智能装备技术是指利用先进的、机器学习等技术，实现设备的智能化。
在电气机械系统中，智能装备技术主要应用于以下几个方面：•故障预测与维护：通过实时监测设备的运行状态，利用机器学习算法预测设备的故障和寿命，实现设备的提前维护。
•自适应控制：利用算法，实现设备的自适应控制，使设备能够根据生产需求和产品质量自动调整工作参数。
•智能优化：利用大数据分析和算法，对生产过程进行智能优化，提高生产效率和产品质量。
3. 应用案例以电动汽车制造为例，自动化制造技术可以实现电动汽车的自动装配、电池的自动安装和充电、车辆的自动检测和调试等。
智能装备技术可以实现电动汽车制造过程的故障预测与维护，自适应控制和智能优化。
4. 结论电气机械系统的自动化制造与智能装备技术在现代工业生产中具有重要意义。
通过应用自动化制造技术和智能装备技术，可以提高生产效率，提升产品质量，降低生产成本，实现生产的可持续发展。
未来，随着科技的不断进步，电气机械系统的自动化制造与智能装备技术将得到更广泛的应用。
以上内容为电气机械系统的自动化制造与智能装备技术左右。
制造装备智能化通用技术要求
制造装备智能化通用技术要求制造装备智能化通用技术要求随着科技的不断发展，制造装备的智能化已经成为了制造业的一个重要发展方向。
为了实现制造装备的智能化，需要具备一定的通用技术要求。
以下是制造装备智能化通用技术要求的详细介绍：1.传感器技术传感器是实现制造装备智能化的重要组成部分。
它可以将物理量转换成电信号，并通过数据采集和处理实现对设备状态、生产过程、产品质量等信息的实时监测和控制。
因此，传感器技术是制造装备智能化中必不可少的一项技术。
2.自动化控制技术自动化控制技术是实现生产自动化的关键技术之一。
它可以通过程序控制设备运行、调整参数等，从而提高生产效率和产品质量。
自动化控制系统应具有高精度、高稳定性、高可靠性等特点。
3.机器视觉技术机器视觉技术是指利用计算机视觉算法对图像进行处理和分析，从而实现对物体形态、颜色、纹理等特征进行识别和判断的技术。
在制造装备智能化中，机器视觉技术可以用于产品质量检测、生产过程监测等方面。
4.云计算技术云计算技术是指利用互联网实现资源共享和服务交付的一种新型计算模式。
在制造装备智能化中，云计算技术可以实现设备远程监控、数据共享等功能。
5.大数据分析技术大数据分析技术是指利用计算机对海量数据进行处理和分析，从而发现其中的规律、趋势和价值的一种新型技术。
在制造装备智能化中，大数据分析技术可以帮助企业实现生产调度优化、产品质量控制等方面的目标。
综上所述，传感器技术、自动化控制技术、机器视觉技术、云计算技术和大数据分析技术是实现制造装备智能化的重要通用技术要求。
这些通用技术要求不仅可以提高生产效率和产品质量，还可以为企业提供更多的商业价值和竞争优势。
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《现代自动化装备控制技术》的认识新时期,随着我国经济的不断发展,科学技术水平的不断提高。
我国在制造业等工业技术方面也得到了高质量、高速度的发展,自动化技术也得到了广泛的发展。
自动化仪器被应用到了多重领域:现代建筑业、制造业、科学研究、国防工业、以及农业和交通业等多方面均涉及到自动化控制技术的应用。
其次，科学技术的不断发展与创新，自动化装备控制技术的发展也越来越迅速。
自动化装备控制技术是一门综合性的技术，与其他行业有着紧密地联系，共同促进了科学的发展。
本文首先介绍了自动化装备控制技术的概念以及我国的发展现状，然后对自动化装备控制控制技术的控制系统及控制方案进行研究，最后总结了自动化控制技术的发展趋势和前景分析，从而更好的促进我国自动化控制技术应用更加广泛的发展。
一．自动化控制技术的介绍自动化控制技术，就是指在没有人员参与的情况下，通过使用特殊的控制装置来使得被控制的对象或者过程自行按照预定的规律运行的一门技术。
它是以数学理论知识为基础，利用反馈原理来来自动的影响动态系统，使得输出值接近或者达到人们的预定值。
自动化控制系统的大量应用，不仅提高了工作效率，也提高了工作质量，改善了人员的工作环境。
我国工业控制自动化的发展道路，大多是在引进成套设备的同时进行消化吸收，然后进行二次开发和应用。
目前我国工业控制自动化技术、产业和应用都有了很大的发展，我国工业计算机系统行业已经形成。
目前，工业控制自动化技术正在向智能化、网络化和集成化方向发展，特别是一些先进控制技术的研究。
图1，给出了现代工业网络化的结构。
图1 工业网络化结构二．现代工业自动化的控制系统1.以PLC 为主控器的先进控制系统长期以来，PLC始终处于工业控制自动化领域的主战场，为各种各样的自化控制设备提供非常可靠的控制方案，与DCS和工业PC形成了三足鼎立之势。
可编程逻辑控制器（PLC），它采用一类可编程的存储器，用于其内部存储程序，执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数与算术操作等面向用户的指令，并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程。
微型化、网络化、PC化和开放性是PLC未来发展的主要方向。
在基于PLC自动化的早期，PLC体积大而且价格昂贵。
但在最近几年，微型PLC(小于32 I/O)经出现，价格只有几百欧元。
随着软PLC(Soft PLC)控制组态软件的进一步完善和发展，安装有软PLC组态软件和PC—based控制的市场份额将逐步得到增长。
2.面向测控管一体化设计的DCS 系统集散控制系统DCS(Distributed Control System)问世于1975年，生产厂家主要集中在美、日、德等国。
我国从20世纪70年代中后期起，首先由大型进口设备成套中引入国外的DCS，首批有化纤、乙烯、化肥等进口项目。
当时，我国主要行业(如电力、石化、建材和冶金等)的DCS基本全部进口。
20世纪80年代初期在引进、消化和吸收的同时，开始了研制国产化DCS的技术攻关。
小型化、多样化、PC化和开放性是未来DCS发展的主要方向。
目前小型DCS 所占有的市场，已逐步与PLC、工业PC、FCS共享。
今后小型DCS可能首先与这三种系统融合，而且“软DCS”技术将首先在小型DCS中得到发展。
PC-based控制将更加广泛地应用于中小规模的过程控制，各DCS厂商也将纷纷推出基于工业PC 的小型DCS系统。
开放性的DCS系统将同时向上和向下双向延伸，使来自生产过程的现场数据在整个企业内部自由流动，实现信息技术与控制技术的无缝接，向测控管一体化方向发展。
3．现场总线(FCS)新的工业系统发展趋势现场总线是安装在制造或过程区域的现场装置与控制室内的自动控制装置之间的数字式、双向传输、多分支结构的通信网络。
现场总线使测控设备具备了数字计算和数字通信能力，提高了信号的测量、传输和控制精度，提高了系统与设备的功能、性能。
计算机控制系统的发展在经历了基地式气动仪表控制系统、电动单元组合式模拟仪表控制系统、集中式数字控制系统以及集散控制系统(DCS)后，将朝着现场总线控制系统(FCS)的方向发展。
虽然以现场总线为基础的FCS发展很快，但FCS 发展还有很多工作要做，如统一标准、仪表智能化等。
另外，传统控制系统的维护和改造还需要DCS，因此FCS完全取代传统的DCS还需要一个较长的过程，同时DCS本身也在不断的发展与完善。
可以肯定的是，结合DCS、工业以太网、先进控制等新技术的FCS将具有强大的生命力。
三．先进控制技术方法1. 神经网络学习智能控制神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；或由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成.这种神经网络具有某些智能和仿人控制功能.学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题.学习的概念来自生物模型，它是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节.神经网络具备类似人类的学习功能.一个神经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输人,而改变输人的唯一方法只能修改加在输人端的加权系数.神经网络的学习过程是修改加权系数的过程，最终使其输出达到期望值，学习结束.常用的学习算法有：Hebb学习算法，widrow Hoff学习算法，反向传播学习算法一BP学习算法，Hopfield反馈神经网络学习算法等。
神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等. 这些特性是人们长期追求和期望的系统特性. 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力。
2.自适应控制自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。
自适应控制和常规的反馈控制和最优控制一样，也是一种基于数学模型的控制方法，所不同的只是自适应控制所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少，需要在系统的运行过程中去不断提取有关模型的信息，使模型逐步完善。
具体地说，可以依据对象的输入输出数据，不断地辨识模型参数，这个过程称为系统的在线辩识。
随着生产过程的不断进行，通过在线辩识，模型会变得越来越准确，越来越接近于实际。
既然模型在不断的改进，显然，基于这种模型综合出来的控制作用也将随之不断的改进。
在这个意义下，控制系统具有一定的适应能力。
比如说，当系统在设计阶段，由于对象特性的初始信息比较缺乏，系统在刚开始投入运行时可能性能不理想，但是只要经过一段时间的运行，通过在线辩识和控制以后，控制系统逐渐适应，最终将自身调整到一个满意的工作状态。
再比如某些控制对象，其特性可能在运行过程中要发生较大的变化，但通过在线辩识和改变控制器参数，系统也能逐渐适应。
3.鲁棒控制鲁棒控制（Robust Control）方面的研究始于20世纪50年代。
在过去的20年中，鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。
所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。
根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。
以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。
其中，主要的鲁棒控制理论有：（1）Kharitonov区间理论；（2）H∞控制理论；（3）结构奇异值理论（μ理论）等等。
四．总结现代自动化装备控制技术主要是针对运动控制，通过学习现代自动化装备控制技术使我们更好的了解运动控制的相关解决方案和先进的检测、传输、控制等新策略。
但是由于实践和条件的制约，我们对这些技术都还是停留在大致知晓其概念的步伐。
但是，如果今后有机会，我们将会深入对某以特定技术进行探讨。
带有纯滞后环节高阶系统的内模控制及仿真分析一．内模控制内模控制(Internal Model Control, 简称IMC)是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略。
由于其设计简单、控制性能好和在系统分析方面的优越性，内模控制不仅是一种实用的先进控制算法，而且是研究预测控制等基于模型的控制策略的重要理论基础，以及提高常规控制系统设计水平的 有力工具。
二．内模控制的特点1. 内模控制不仅在工业过程控制中获得了成功的应用，而且表现出在控制系统稳定性和鲁棒性理论分析方面的优势。
2. 在工业过程中，内模控制用于强耦合多变量过程、强非线性过程和大时滞过程。
3.无需精确的对象模型，并且在控制器参数调节时比较方便。
三．内模控制的结构下图2中显示了内模控制结构。
图中虚线框内是整个控制系统的内部结构，由于该结构中除了有控制器外，还包含了过程模型，内模控制因此而得名。
图2 内模控制结构框图其中： ——— 实际对象——— 对象模型——— 给定值——— 系统输出 ——— 在控制对象输出上叠加的扰动)(s G p )(ˆs G p)(s R )(s Y )(s D内模控制器的设计思路是从理想控制器出发，然后考虑了某些实际存在的约束，再回到实际控制器的。
讨论两种不同输入情况下，系统的输出情况:1） 当 时：假若模型准确，即由图可见 假若“模型可倒”，即 可以实现， 则令可得： 由此可见，不管 如何变化，对 的影响为零。
表明控制器是克服外界扰动的理想控制器。
2） 当时： 假若模型准确，即 又因为当模型没有误差，且没有外界扰动时其反馈信号 表明控制器是 跟踪 变化的理想控制器。
四．内模控制的主要性质0)(,0)(≠=s D s R )()(ˆs G s G p P =)()(ˆs D s D =)](ˆ)(1)[()]()(1)[()(IMC IMC s G s G s D s G s G s D s Y pp -=-=)(ˆ1s G p 0)(=s Y )(s D )(s Y 0)(,0)(≠=s R s D )()(ˆs G s G pP =)()]()(1[)()()()(IMC IMC s D s G s G s R s G s G s Y p p -+=0)()()](ˆ)([)(ˆpp =+-=s D s U s G s G s D )(s Y )(s R。