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點擊：發布(bu)日期：2022/6/29
1．PID控制(zhi)。PID控制是最(zuì)早發展起(qi)來的、應用(yong)領域至今(jin)仍然廣泛(fàn)的控制方(fāng)法之一，它(ta)是基于對(duì)象數學模(mó)型的方法(fǎ)，尤其适用(yòng)于可🐕建立(li)*數學模型(xing)的确定性(xìng)控制系統(tǒng)。但對于非(fei)⛷️線形、時變(bian)不确🙇🏻定性(xing)系統，難以(yi)用常🔞規的(de)PID控制💰器達(dá)到理想的(de)控制效果(guo)。而且，在實(shi)際生産中(zhōng)，由于受參(can)數整定方(fāng)法繁雜的(de)困擾，常規(guī)的PID參數往(wang)往整定不(bu)良、性能欠(qiàn)佳。
2．人工神(shén)經網絡控(kòng)制。人工神(shén)經網絡起(qi)源于20世紀(jì)40年代✍️，它從(cong)某些方面(mian)反映了人(ren)腦的基本(běn)特征，但并(bìng)不是人腦(nǎo)的真實描(miáo)寫，而隻是(shi)它的抽象(xiang)、簡化和模(mo)拟，網絡的(de)信息處理(li)由神經元(yuan)間的相互(hù)作用來實(shí)現。神經網(wang)絡控制的(de)關鍵是選(xuǎn)擇㊙️一個合(he)适的神經(jing)網絡模型(xing)，并對其進(jìn)行訓練與(yu)學習，直至(zhi)達到要求(qiu)為止，即尋(xún)找*的神經(jīng)網絡結構(gòu)與權值。然(ran)而，神經網(wang)絡的學習(xí)，需要一定(dìng)的實驗樣(yàng)本，這些實(shí)驗樣本也(yě)必須從已(yi)知經驗和(he)事🚶先的實(shí)驗中獲得(dé)。同時，神經(jing)網絡的訓(xun)練與學習(xí)過程，有時(shi)較為複雜(zá)，需要運行(hang)成千上萬(wàn)次才能獲(huò)得*結構。有(yǒu)時獲得的(de)是✉️一個局(ju)部*解，而不(bú)是全🔞局*解(jiě)，因方法的(de)局限性，同(tóng)樣也難于(yu)對🈲所讨⛹🏻♀️論(lun)的對象實(shi)現有效的(de)控制。
3．模糊(hú)控制。實際(jì)工程中，一(yi)個非常熟(shu)練的操作(zuo)人員，能憑(píng)借自己豐(fēng)富的實踐(jian)經驗，通過(guò)對現場的(de)各種現象(xiang)㊙️的判斷取(qu)得較滿意(yì)的控制效(xiao)果。如果将(jiang)憑經驗所(suo)采取的措(cuò)施轉變成(chéng)相應的控(kòng)制規則，并(bing)且研制一(yī)個控制器(qi)來代替這(zhe)些規則，也(yě)可實現對(duì)複雜📐工業(yè)過程的控(kòng)制。實踐證(zheng)明，以模糊(hu)控制理論(lun)為基礎的(de)模糊控制(zhì)器(FC)能夠完(wan)成這個任(ren)務。
模糊控(kong)制是基于(yu)模糊推理(li)和模仿人(ren)的思維方(fang)法，對難🈚以(yǐ)建立數學(xué)模型的對(duì)象實施的(de)一種控制(zhì)。它用模糊(hu)數學中💚的(de)模糊集合(he)來刻畫這(zhe)些模糊語(yu)言，并用産(chan)生式規則(ze)，即“假如條(tiao)件成立則(zé)執行”語句(jù)予以實現(xian)。模糊控制(zhì)技術的應(yīng)用在國内(nèi)已👨❤️👨取得明(míng)顯效果。
4．專(zhuān)家控制。專(zhuān)家控制是(shi)智能控制(zhi)的一個重(zhong)要部分，它(tā)在将專🚩家(jiā)系統的理(li)論和技術(shu)同控制理(lǐ)論的理論(lun)和方法有(yǒu)機結合的(de)基礎上，在(zai)未知環境(jing)下模仿專(zhuan)家的智能(neng)，實現對系(xì)統的有效(xiào)控制☀️。專家(jiā)控制的核(he)心是專家(jiā)系統，它具(ju)有處理各(gè)種非結構(gòu)性問題🌂，尤(yóu)其是處理(li)定性的、啟(qi)發式的或(huo)不确定性(xing)的知識信(xin)息，經過各(ge)種⛱️推理過(guò)程達到系(xi)統的控制(zhi)目标。
5．仿人(ren)智能控制(zhì)。仿人智能(neng)控制(HSIC)經過(guo)20年來的努(nu)力，已形成(chéng)了基🍓本理(lǐ)論體系和(he)較系統的(de)設計方法(fǎ)，并在大量(liang)的實💚際應(yīng)用中獲得(de)成功。其主(zhǔ)要内容是(shì)總結人的(de)控制經驗(yàn)，模仿人的(de)控制思想(xiǎng)和行為，以(yi)産生式規(gui)則描述其(qi)在控制方(fang)面的啟發(fa)與直覺推(tui)理行為。由(yóu)于HSIC的基本(běn)特點是模(mó)仿控制專(zhuan)家的控制(zhi)行為，因此(ci)它的控制(zhì)⁉️算法是多(duō)模态控制(zhi)的，是多種(zhong)模态控制(zhi)間的相互(hu)交替使用(yòng)🌈。該算法可(ke)以完美地(di)協調控制(zhi)系統中諸(zhū)多相🔞互矛(máo)盾的控制(zhi)品質的要(yao)求。比如，魯(lu)棒性與*性(xìng)，快速性與(yǔ)平穩性等(děng)。
在發達國(guó)家競争的(de)同時也需(xu)要投資發(fa)展新産品(pin)
為提高競(jìng)争力，在發(fa)達市場需(xū)要一套不(bu)同的産品(pin)🏃♂️投資。許多(duō)發達地區(qu)的”Brownfield”目前正(zhèng)在實施基(ji)于FDT的PAM解決(jué)方案，提供(gòng)一套數據(ju)嵌入的多(duo)樣化的智(zhi)能現場設(she)備和其它(tā)生産設備(bèi)，一個公司(si)的這些⭕設(shè)備來自多(duo)個供應商(shang)們的各種(zhǒng)通信協議(yì)。利用這個(gè)機會，控制(zhi)♈閥供應商(shang)已♈經在積(jī)極發展DTMs，使(shǐ)他們的數(shù)字定位與(yǔ)基于FDT的PAM解(jiě)決方案一(yī)同工作。此(cǐ)外，控制閥(fa)供應商正(zheng)在考慮大(dà)🧑🏽🤝🧑🏻力發展的(de)另一類産(chan)品為無線(xiàn)HART。
在中東的(de)石油投資(zī)繼續推動(dòng)市場增長(zhang)
在2008年*季度(dù)，控制閥供(gòng)應商繼續(xu)赢得在石(shi)油和天然(rán)氣開采、煉(liàn)🏃油及石化(hua)行業的大(dà)型項目訂(ding)單。獲利于(yú)全球持續(xù)的高油價(jia)，作為控制(zhi)閥産業的(de)*消費群體(tǐ)——石油與天(tiān)然氣公司(sī)得到充足(zú)的資本去(qù)增加生産(chǎn)和煉油的(de)能力以滿(man)足市場的(de)需要，這種(zhǒng)趨勢一直(zhí)㊙️呈上升狀(zhuang)态。而高價(jia)的石油也(ye)讓石油和(hé)天然氣公(gong)司開始提(ti)高現場設(shè)備的智能(neng)化水平，以(yi)改善♊他們(men)的監測過(guo)程、防止産(chan)品損失以(yi)及優化生(sheng)産，而智能(néng)化的過程(chéng)恰恰不能(neng)缺少控制(zhi)閥的身影(ying)。
2．人工神(shén)經網絡控(kòng)制。人工神(shén)經網絡起(qi)源于20世紀(jì)40年代✍️，它從(cong)某些方面(mian)反映了人(ren)腦的基本(běn)特征，但并(bìng)不是人腦(nǎo)的真實描(miáo)寫，而隻是(shi)它的抽象(xiang)、簡化和模(mo)拟，網絡的(de)信息處理(li)由神經元(yuan)間的相互(hù)作用來實(shí)現。神經網(wang)絡控制的(de)關鍵是選(xuǎn)擇㊙️一個合(he)适的神經(jing)網絡模型(xing)，并對其進(jìn)行訓練與(yu)學習，直至(zhi)達到要求(qiu)為止，即尋(xún)找*的神經(jīng)網絡結構(gòu)與權值。然(ran)而，神經網(wang)絡的學習(xí)，需要一定(dìng)的實驗樣(yàng)本，這些實(shí)驗樣本也(yě)必須從已(yi)知經驗和(he)事🚶先的實(shí)驗中獲得(dé)。同時，神經(jing)網絡的訓(xun)練與學習(xí)過程，有時(shi)較為複雜(zá)，需要運行(hang)成千上萬(wàn)次才能獲(huò)得*結構。有(yǒu)時獲得的(de)是✉️一個局(ju)部*解，而不(bú)是全🔞局*解(jiě)，因方法的(de)局限性，同(tóng)樣也難于(yu)對🈲所讨⛹🏻♀️論(lun)的對象實(shi)現有效的(de)控制。
3．模糊(hú)控制。實際(jì)工程中，一(yi)個非常熟(shu)練的操作(zuo)人員，能憑(píng)借自己豐(fēng)富的實踐(jian)經驗，通過(guò)對現場的(de)各種現象(xiang)㊙️的判斷取(qu)得較滿意(yì)的控制效(xiao)果。如果将(jiang)憑經驗所(suo)采取的措(cuò)施轉變成(chéng)相應的控(kòng)制規則，并(bing)且研制一(yī)個控制器(qi)來代替這(zhe)些規則，也(yě)可實現對(duì)複雜📐工業(yè)過程的控(kòng)制。實踐證(zheng)明，以模糊(hu)控制理論(lun)為基礎的(de)模糊控制(zhì)器(FC)能夠完(wan)成這個任(ren)務。
模糊控(kong)制是基于(yu)模糊推理(li)和模仿人(ren)的思維方(fang)法，對難🈚以(yǐ)建立數學(xué)模型的對(duì)象實施的(de)一種控制(zhì)。它用模糊(hu)數學中💚的(de)模糊集合(he)來刻畫這(zhe)些模糊語(yu)言，并用産(chan)生式規則(ze)，即“假如條(tiao)件成立則(zé)執行”語句(jù)予以實現(xian)。模糊控制(zhì)技術的應(yīng)用在國内(nèi)已👨❤️👨取得明(míng)顯效果。
4．專(zhuān)家控制。專(zhuān)家控制是(shi)智能控制(zhi)的一個重(zhong)要部分，它(tā)在将專🚩家(jiā)系統的理(li)論和技術(shu)同控制理(lǐ)論的理論(lun)和方法有(yǒu)機結合的(de)基礎上，在(zai)未知環境(jing)下模仿專(zhuan)家的智能(neng)，實現對系(xì)統的有效(xiào)控制☀️。專家(jiā)控制的核(he)心是專家(jiā)系統，它具(ju)有處理各(gè)種非結構(gòu)性問題🌂，尤(yóu)其是處理(li)定性的、啟(qi)發式的或(huo)不确定性(xing)的知識信(xin)息，經過各(ge)種⛱️推理過(guò)程達到系(xi)統的控制(zhi)目标。
5．仿人(ren)智能控制(zhì)。仿人智能(neng)控制(HSIC)經過(guo)20年來的努(nu)力，已形成(chéng)了基🍓本理(lǐ)論體系和(he)較系統的(de)設計方法(fǎ)，并在大量(liang)的實💚際應(yīng)用中獲得(de)成功。其主(zhǔ)要内容是(shì)總結人的(de)控制經驗(yàn)，模仿人的(de)控制思想(xiǎng)和行為，以(yi)産生式規(gui)則描述其(qi)在控制方(fang)面的啟發(fa)與直覺推(tui)理行為。由(yóu)于HSIC的基本(běn)特點是模(mó)仿控制專(zhuan)家的控制(zhi)行為，因此(ci)它的控制(zhì)⁉️算法是多(duō)模态控制(zhi)的，是多種(zhong)模态控制(zhi)間的相互(hu)交替使用(yòng)🌈。該算法可(ke)以完美地(di)協調控制(zhi)系統中諸(zhū)多相🔞互矛(máo)盾的控制(zhi)品質的要(yao)求。比如，魯(lu)棒性與*性(xìng)，快速性與(yǔ)平穩性等(děng)。
在發達國(guó)家競争的(de)同時也需(xu)要投資發(fa)展新産品(pin)
為提高競(jìng)争力，在發(fa)達市場需(xū)要一套不(bu)同的産品(pin)🏃♂️投資。許多(duō)發達地區(qu)的”Brownfield”目前正(zhèng)在實施基(ji)于FDT的PAM解決(jué)方案，提供(gòng)一套數據(ju)嵌入的多(duo)樣化的智(zhi)能現場設(she)備和其它(tā)生産設備(bèi)，一個公司(si)的這些⭕設(shè)備來自多(duo)個供應商(shang)們的各種(zhǒng)通信協議(yì)。利用這個(gè)機會，控制(zhi)♈閥供應商(shang)已♈經在積(jī)極發展DTMs，使(shǐ)他們的數(shù)字定位與(yǔ)基于FDT的PAM解(jiě)決方案一(yī)同工作。此(cǐ)外，控制閥(fa)供應商正(zheng)在考慮大(dà)🧑🏽🤝🧑🏻力發展的(de)另一類産(chan)品為無線(xiàn)HART。
在中東的(de)石油投資(zī)繼續推動(dòng)市場增長(zhang)
在2008年*季度(dù)，控制閥供(gòng)應商繼續(xu)赢得在石(shi)油和天然(rán)氣開采、煉(liàn)🏃油及石化(hua)行業的大(dà)型項目訂(ding)單。獲利于(yú)全球持續(xù)的高油價(jia)，作為控制(zhi)閥産業的(de)*消費群體(tǐ)——石油與天(tiān)然氣公司(sī)得到充足(zú)的資本去(qù)增加生産(chǎn)和煉油的(de)能力以滿(man)足市場的(de)需要，這種(zhǒng)趨勢一直(zhí)㊙️呈上升狀(zhuang)态。而高價(jia)的石油也(ye)讓石油和(hé)天然氣公(gong)司開始提(ti)高現場設(shè)備的智能(neng)化水平，以(yi)改善♊他們(men)的監測過(guo)程、防止産(chan)品損失以(yi)及優化生(sheng)産，而智能(néng)化的過程(chéng)恰恰不能(neng)缺少控制(zhi)閥的身影(ying)。
