智能控制在过程控制中的应用讲解
第九章 智能控制的应用实例
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9.1智能控制在电气传应模糊控制
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.4基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.3无速度传感器感应电机矢量控制系统的自适应模糊控制
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.4基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制
图9.35 简化的基于RFNN的异步电机矢量控制系统结构
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9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
控制系统 总体结构
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9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
图9.21 小波神经网络定子电 阻估计器的MSE曲线
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有色冶金全流程高效转化智能协同控制关键技术及应用_概述及解释说明
有色冶金全流程高效转化智能协同控制关键技术及应用概述及解释说明1. 引言1.1 概述有色冶金行业是指对非铁金属矿石（如铜、镍、铅、锌等）进行冶炼、提纯及加工的产业，其在国民经济发展中具有重要地位。
随着科技的不断进步和市场需求的增长，有色冶金企业面临着提高生产效率和质量，降低能耗排放的压力。
因此，针对有色冶金全流程的智能化协同控制技术应运而生。
本文主要介绍了有色冶金全流程高效转化智能协同控制关键技术及应用。
通过采用智能传感与数据采集技术、数据处理与分析技术以及高效转化控制算法与模型预测技术，实现了对有色冶金过程的精确监测和控制。
同时，结合实际应用案例分析，在某XX冶炼厂成功应用了智能协同转炉控制系统以及数据驱动的能源优化方法，并总结了2020年A市某有色冶金企业全流程智能协同控制项目的实施经验。
1.2 文章结构本文主要分为以下几个部分：2. 有色冶金全流程高效转化智能协同控制关键技术及应用在这一部分，我们将详细介绍有色冶金全流程高效转化智能协同控制的概述，并重点介绍其中的关键技术。
这些技术包括智能传感与数据采集技术、数据处理与分析技术以及高效转化控制算法与模型预测技术。
2.1 全流程高效转化智能协同控制概述我们将阐述有色冶金全流程高效转化智能协同控制的基本原理和目标。
通过实现全过程的信息收集和处理以及精确的控制策略，使得有色冶金行业能够提高生产效率、降低成本以及优化资源利用。
2.2 关键技术介绍在这一小节中，我们将详细介绍几个关键技术，包括智能传感与数据采集技术、数据处理与分析技术以及高效转化控制算法与模型预测技术。
通过使用这些关键技术，可以有效地实现对有色冶金过程中关键参数的监测和优化控制。
2.3 应用案例分析我们将介绍几个实际应用案例，包括XX冶炼厂智能协同转炉控制系统的应用实践、XX冶炼厂数据驱动的能源优化在行业中的推广以及2020年A市某有色冶金企业全流程智能协同控制项目的实施经验总结。
通过这些案例，我们可以更清楚地了解有色冶金全流程智能协同控制技术的实际效果和应用前景。
智能控制理论及其应用-第一章概述
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
国际智能自动化学会(International Society Of Intelligent Automation，简称ISIA) 筹委会主席是模糊数学与模糊系统 的创始人L．A．Zadeh教授。筹委会第一次会议已于1995 年10月在加拿大温哥华召开。她的成立将在世界范围内对于 推动智能自动化的研究起到促进作用。 我国也十分重视智能控制理论和应用的研究。1993年在 北京召开了“全球华人智能控制与智能自动化大会”，1994年 在北京和沈阳召开了智能控制两个学术会议，1995年中国智 能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会在天津 召开。
1.2 智能控制的产生及其发展
（1）智能控制的孕育
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统 中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概 念。 1967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制” 一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用 于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。 这就标志着智能控制的思想已经萌芽。
1.3 传统控制与智能控制
智能控制的产生来源于被控系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能，可以概括为，智能 控制是“三高三性”的产物，它的创立和发展需要对当代多种 前沿学科、多种先进技术和多种科学方法，加以高度综合和 利用。 因此，智能控制无疑是控制理论发展的高级阶段。
1.4 智能控制理论的主要特征
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
美国《IEEE控制系统》杂志1991、1993～1995年多次发 表《智能控制专辑》，英国《国际控制》杂志1992年也发表了 《智能控制专辑》，日文《计测与控制》杂志1994年发表了 《智能系统特集》，德文《电子学》杂志自1991年以来连续发 表多篇模糊逻辑控制和神经网络方面的论文；俄文《自动化与 遥控技术》杂志1994年也发表了自适应控制的人工智能基础及 神经网络方面的研究论文。 如果说智能控制在80年代的应用和研究主要是面向工业过 程控制，那么90年代，智能控制的应用已经扩大到面向军事、 高技术领域和日用家电产品等领域。今天，“智能性”已经成为 衡量“产品”和“技术”高低的标准。
我对智能控制的理解
我对智能控制的理解1、引言自1971年傅京孙教授提出“智能控制”概念以来，智能控制已经从二元论（人工智能和控制论）发展到四元论（人工智能、模糊集理论、运筹学和控制论），在取得丰硕研究和应用成果的同时，智能控制理论也得到不断的发展和完善。
智能控制是多学科交叉的学科，它的发展得益于人工智能、认知科学、模糊集理论和生物控制论等许多学科的发展，同时也促进了相关学科的发展。
智能控制也是发展较快的新兴学科，尽管其理论体系还远没有经典控制理论那样成熟和完善，但智能控制理论和应用研究所取得的成果显示出其旺盛的生命力，受到相关研究和工程技术人员的关注。
随着科学技术的发展，智能控制的应用领域将不断拓展，理论和技术也必将得到不断的发展和完善。
2、智能控制理论的产生原因传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制问题，难以解决对复杂系统的控制。
在传统控制的实际应用遇到很多难解决的问题，主要表现以下几点：（1）实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型。
（2）某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。
（3）针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合。
（4）实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务，如机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务无能为力。
在生产实践中，复杂控制问题可通过熟练操作人员的经验和控制理论相结合去解决，由此，产生了智能控制。
智能控制将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来，其控制方法适应对象的复杂性和不确定性。
3、智能控制的分支智能控制的概念和原理主要是针对被控对象、环境、控制目标或任务的复杂性而提出来的。
智能控制与传统控制的主要区别在子传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题。
智能控制理论及应用
摘要：介绍了智能控制理论的发展概况、研究对象与工具、功能特点，简要列举了智能控制的集中应用。
关键词：智能控制；神经网络；应用0前言自从美国数学家维纳在20世纪49年代创立控制论以来，智能控制理论与智能化系统发展十分迅速。
智能控制理论被誉为最新一代的控制理论，代表性的理论有模糊控制、神经网络控制、基因控制即遗传算法、混沌控制、小波理论、分层递阶控制、拟人化智能控制、博弈论等。
应用智能控制理论解决工程控制系统问题，这样一类系统称为智能化系统。
他广泛应用于复杂的工业过程控制、机器人与机械手控制、航天航空控制、交通运输控制等。
他尤其适用于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素。
采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时，都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。
科学技术高度发展导致了被控对象在结构上的复杂化和大型化。
在许多系统中，复杂性不仅仅表现在高维性上，更多则是表现在系统信息的模糊性、不确定性、偶然性和不完全性上。
此时，人工智能得益于计算机技术的飞速发展，已逐渐成为一门学科，并在实际应用中显示出很强的生命力。
同时，国际学术界对智能控制的研究也十分活跃，到了20世纪90年代，各种智能控制的国际学术会议日益频繁。
国内也在20世纪80年代初开始进行智能控制研究。
1智能控制理论的发展阶段虽然智能控制理论只有几十年的历史，尚未形成较完整的理论体系，蛋其已有的应用成果和理论发展表明它已成为自动控制的前沿学科之一。
智能控制主要经历了以下几个发展阶段：1.1 自动控制的发展与挫折上世纪40~50年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并且成功地用在雷达及火力控制系统上，形成了“古典控制理论”。
上世纪60~70年代，数学家们在控制理论发展中占据了主导地位，形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”。
他们引入了能控、能观、满秩等概念，使得控制理论建立在严密精确的数学模型之上，从而造成了理论与实践之间巨大的分歧。
玻璃制造过程中的智能控制与监测技术
玻璃制造过程中的智能控制与监测技术玻璃制造是一个复杂且历史悠久的工艺过程，涉及熔化、成型、淬火等多个步骤。
随着技术的发展，智能控制与监测技术被广泛应用于玻璃制造行业，大大提高了生产效率和产品质量。
本文将深入探讨智能控制与监测技术在玻璃制造过程中的应用，并分析其优势和挑战。
智能控制技术智能控制技术在玻璃制造过程中的应用主要包括温度控制、压力控制和速度控制等方面。
通过智能控制系统，可以精确控制熔炉内的温度，确保玻璃熔化过程中的均匀性；同时，可以对玻璃成型过程中的压力进行实时调节，以满足不同产品的要求；此外，智能控制系统还能根据产品的要求，调节淬火过程中的速度，保证产品的强度和韧性。
监测技术监测技术在玻璃制造过程中的应用主要包括对生产设备的监测、对生产过程的监测以及对产品质量的监测等。
通过监测技术，可以实时了解生产设备的运行状态，及时发现并解决问题；同时，可以对生产过程中的关键参数进行实时监控，以确保生产过程的稳定性和产品的质量；此外，通过对产品质量的监测，可以及时发现不合格产品，减少损失。
优势与应用案例智能控制与监测技术在玻璃制造过程中的应用，带来了显著的优势。
首先，通过精确控制和监测，可以提高生产效率，减少能源消耗；其次，可以提高产品质量，减少废品率；最后，可以提高生产过程的自动化程度，降低人工成本。
一个典型的应用案例是某大型玻璃制造企业，通过引入智能控制系统，实现了对熔炉温度的精确控制，使得玻璃熔化过程中的温度分布更加均匀，提高了玻璃的质量和生产效率；同时，通过监测技术，实时了解生产设备的运行状态，及时发现并解决问题，降低了设备的故障率。
挑战与发展方向尽管智能控制与监测技术在玻璃制造过程中取得了显著的应用成果，但仍面临一些挑战。
首先，技术的复杂性导致了较高的初期投资成本；其次，技术的应用需要专业的人才支持；最后，技术的不断更新换代给企业带来了压力。
未来的发展方向主要包括技术的进一步优化、智能化程度的提高以及与其他技术的融合等。
过程控制中的智能化技术应用实例分析
过程控制中的智能化技术应用实例分析在当今科技飞速发展的时代，智能化技术在各个领域都发挥着至关重要的作用，过程控制领域也不例外。
过程控制旨在对生产或其他业务流程中的物理量、化学量等进行精确的监测和调控，以确保系统的稳定运行、提高产品质量和生产效率。
而智能化技术的融入，为过程控制带来了更高效、更精准和更灵活的解决方案。
下面，我们将通过一些具体的实例来深入分析智能化技术在过程控制中的应用。
在工业生产中，化工行业是一个典型的需要精确过程控制的领域。
以某化工厂的聚合反应过程为例，传统的控制方式往往难以应对反应过程中复杂的化学变化和多变的环境因素。
然而，通过引入智能化技术，利用先进的传感器实时监测反应体系中的温度、压力、浓度等关键参数，并将这些数据传输至智能控制系统。
该系统基于深度学习算法和模糊逻辑控制策略，能够对大量的数据进行快速分析和处理，准确预测反应的趋势，并及时调整控制参数，如进料速度、冷却剂流量等，从而有效地避免了反应失控、产品质量不稳定等问题，提高了生产的安全性和产品的合格率。
另一个值得一提的实例是在钢铁制造过程中的智能化控制应用。
在炼钢环节，钢水的温度和成分控制直接影响着钢材的质量。
以往，依靠人工经验和简单的仪表监测，控制精度和效率都较低。
如今，智能化技术的引入使得这一局面得到了极大的改善。
通过安装高精度的温度和成分检测传感器，并结合智能建模和优化算法，能够实时准确地获取钢水的温度和成分信息。
控制系统根据这些信息，自动调整氧气吹入量、添加合金的种类和数量等，实现了对炼钢过程的精确控制，大大减少了废品率，提高了生产效率和产品质量。
在食品加工行业，智能化技术同样发挥着重要作用。
以某饮料生产厂为例，其灌装生产线采用了智能化的质量检测系统。
在灌装过程中，高速摄像机和图像识别技术能够实时检测每个瓶子的灌装量、瓶盖的密封情况以及标签的粘贴质量等。
一旦发现问题，系统会立即发出警报，并自动将不合格产品剔除，确保了产品的一致性和质量稳定性。
智能控制理论及应用1
1.3 智能控制的定义和特点
• 智能控制是一门交叉学科，著名美籍华人傅京逊教授1971 年首先提出智能控制是人工智能与自动控制的交叉，即二 元论。美国学者G.N.Saridis1977年在此基础上引入运筹 学，提出了三元论的智能控制概念，即
• IC=AC∩AI∩OR • 式中各子集的含义为 • IC——智能控制（Intelligent Control） • AI——人工智能（Artificial Intelligence） • AC——自动控制（Automatic Control） • OR——运筹学（Operational Research）
合控制过程，系统在信息处理上，既有数学运算，又有逻辑和知识推理。
1.4 智能控制的主要形式
神经网络控制
B
模糊控制
A
C
专家控制
智能控制 D
仿人智能控制 F E
各种方法的综合集成
分级递阶 智能控制
1.4 智能控制的主要形式
基于信息论的分级递阶智能控制
三级分级递阶智能控制系统是由G．N．Saridis于1977年提出的。该系 统由组织级、协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减” 的原则。
1.2 智能控制的产生和发展
2）形成期（1970－1980）
1970年代初，傅京孙等人从控制论的角度进一步总结了人工智能技术与 自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出智能控制是人工智能技术 与控制理论的交叉，并在核反应堆、城市交通的控制中成功地应用了智能 控制系统。 1970年代中期，智能控制在模糊控制的应用上取得了重要的进展。1974 年英国伦敦大学玛丽皇后分校的E.H.Mamdani教授把模糊理论用于控制领 域，把扎德教授提出的IF～THEN～型模糊规则用于模糊推理，再把这种 推理用于蒸汽机的自动运转中．通过实验取得良好的结果。 1977年，萨里迪斯(Saridis)提出了智能控制的三元结构定义，即把智 能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交叉。 1970年代后期起，把规则型模糊推理用于控制领域的研究颇为盛行。 1979年，Mandani又成功研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器具有 了较高的智能。
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线性或易于表达的非线性关系描述，则称为简单大系统工业
过程；若在其中子过程种类很多且关系复杂，递阶层次结构 复杂，子过程间又耦合很紧，一般又不可用线性或易于表达 的非线性关系描述，则称为复杂大系统工业过程。
业过程是一个具有高度复杂、不可确定、多层次、网络性
系统，在一个层次上是不可能把工业过程完全弄清楚，对 其研究需要在多个层次上进行。所谓复杂工业过程乃是工 业过程中带有根本性的、普遍性的又是远远没有解决的问 题。这就需要我们在未来研究中，运用复杂系统理论提供 的新概念、新方法及新成果，结合已经形成的复杂工业过 程特有的概念体系和方法学，通过多个层次以及对多个层 次的综合集成研究，最终在个体层面上解答和揭示工业过
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传统的经典控制或现代控制理论在解决复杂工业过程的控 制方面，有很大局限性，主要表现如下：
(1) 不确定性问题
(2) 高度非线性问题 (3) 半结构化与非结构化问题 (4) 不可确定性的问题 (5) 可靠性问题
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复杂工业过程的控制问题期盼着用新的理论与方法来 实实在在地解决工业现场的实际问题。人们研究的复杂工
过程智能控制方法的研究，以便对智能控制的应用方法有 一个比较完整的了解。
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8.2 复杂工业过程控制的研究现状
关于复杂工业过程，目前尚无统一定义。其复杂性 可概括为两个方面：客观复杂性和认识复杂性。前者是指 客观工业过程中某种运动或性态跨越层次后整合的、不可
还原的新性态和相互关系；后者是指对客观工业过程中复
特性，因此基于神经网络的模糊控制近年来逐渐成为
研究的热点。模糊控制和神经网络二者各自的优势在 于：模糊控制易于获得由语言表达的专家知识，能有
效的控制难以建立精确模型而凭经验可控制的系统，
而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本身 的信息，并能映射任意函数关系，具有并行处理和自 学习能力，容错能力也很强。 4
杂性的有效理解及其表达。但在实际工程中，有些专家认 为，若工业过程受行为变量影响很弱且过程主要由状态变 量描述，可认为是一个简单系统，即复杂工业过程的关键 是由行为变量所致。
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按系统科学理论，工业过程有多种分类方法：若组成工 业过程系统的子过程或元部件比较少且其关系比较单纯，则
称为简单的工业过程；若组成工业过程系统的子过程或元部
程。
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从现阶段发展趋势看，在工业过程控制中控制策略的 智能化，决策支持的“专家”化已成为必然。通过知识工 程方法，将有关对象的定性知识、人的经验知识与技巧和 启发式逻辑推理有效地集成起来，从而构成知识库系统，
以支持系统控制策略和算法的优选及运行状态的优化，已
成为复杂工业过程控制的重要技术手段。其实质是对人的 能力放大和增强。计算机集成过程系统(Computer
智能控制理论是继经典控制理论、现代控制理论之后
发展起来的，是控制理论发展新阶段的产物，其建立和发
展是以众多新兴学科为基础的。智能控制的基本出发点是 采用人工智能方法对复杂、不确定性系统进行有效控制。 智能控制方法包括专家系统控制、模糊控制、神经网络控 制和仿人智能控制等，这几种方法各有其不同单独模拟人类智能活动时，又存在着各自的局限性。因 此，许多学者试图综合几种方法的优点，以克服各自的局
限性。
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实际上，智能活动既有感知（直观、形象）活动， 又有认知（逻辑）活动，两者是密切相关的，而且又 是可以互相转换的，也是符合生理和心理现象的，神 经网络计算和模糊逻辑推理恰恰反映了这两种活动的
在集成大系统中，神经网络可用于处理低层感知数据， 模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架。神经网络和模糊系统
均属于无模型控制器和非线性动力学系统，但神经网络适合
模糊神经网络控制大致可分为三类，第一类是直接在神经网
处理非结构化信息，而模糊系统对处理结构化的知识更有效。
络的学习模型中引入模糊逻辑推理的方法，使其具有直接处
Integrated Process System ，CIPS) 是工业过程控制进入计
算机时代的产物，以连续生产过程为研究对象，其目标是 实现计算机集成综合自动化。 12
虽然计算机在系统中起很大作用，但仍然是辅助工具，
人在监控级总体闭环中仍然起着不可取代的关键作用。这
包括人在内的系统，实质上是一种人机智能系统，在协同 作用过程中将展现出超过人的智力和才能的能力。但关键 在于加强控制理论同生产实际密切结合，注意引入智能化 方法和智能技术以及知识工程方法，逐步形成不同形式的 既简单又实用的控制结构和算法，使控制理论智能化和工 程化，以加快复杂工业过程控制的智能化进程。
第8章 智能控制在过程控制中的应用
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8.1 概述
工业生产过程的自动控制在很多工业领域占有重要位 置，控制效果的优劣直接影响到产品的质量、产量和生
产设备的运行寿命，影响到生产的安全、稳定和工人的
劳动强度，先进控制方法的研究具有明显的经济和社会 意义。对于简单过程系统，采用传统的经典或现代控制 理论方法，可以获得满意的控制效果。而对于复杂过程 系统，由于其具有非线性、时变、纯滞后、不确定等特 性，采用传统的控制方法难以取得好的控制效果，因此， 其智能控制方法成为研究热点。 2
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8.3 复杂过程智能控制方法的研究现状
去等效模糊系统中的各个模糊功能块；第三类是把模糊系统
理模糊信息的能力；第二类是利用神经网络功能及映射能力，
和神经网络集成在一个系统中，以发挥各自的优势。
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专家系统是符号逻辑人工智能中一个最重要、最活跃 的分支，但存在知识获取的困难，而神经网络方法具有很
强的自学习能力和自适应能力，能够实现快速推理。因此
将专家系统和神经网络方法集成应用，将能发挥他们的综 合优势。 在一些大型复杂系统中，采用单一的某种智能控制方 法往往不能满足控制要求，这时应考虑综合应用模糊控制、
神经网络控制和专家系统控制等方法的集成智能控制方法。
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本章首先讨论复杂工业过程控制发展及其智能控制方
法的研究现状，然后具体介绍具有典型意义的氧乐果合成