企业综合自动化-自适应控制技术
自适应控制的基本概念
2. 自适应控制提出 当不确定因素难以事先预知，又要设计满 意的控制系统，由此提出自适应控制思想。 自适应调节器就是期望修正自己的特性以 补偿过程和扰动的动力学变化。
四、自适应控制思想雏形
观测 运行指标 系统参数 再认识 系统 （不确定） 决策修正 控制器参数 控制器结构 控制作用
性能指标
2. 模型参考自适应控制系统 a. 线性模型跟随系统
参考模型给出 了期望闭环响 应特性
参考模型
es Gm 1 GcG p GcG p u s 1 GcG p G p G f
y p s GcG p GmG p G f u s 1 GcG p G p G f
二、控制问题的几种情况
1. 无扰动，系统模型确定
系统模型
属于确定性控制 可以采用开环控制 2. 有扰动，系统模型确定 属于随机控制 当扰动不确定采用闭环控制 扰动确定可以采用补偿控制 3. 可能有扰动，系统模型不确定
采用闭环控制？ 扰动√ 系统模型不确定×
扰动
系统模型
扰动
系统模型
ym
模型跟随 调节器
e
yp
+
u
－
控制器
＋
－
被控对象
已知被控对象的数学模型√ 未知被控对象的数学模型或变化×
b. 模型参考自适应控制系统
参考模型
+
－
e
u
－ －
前馈调节器
被控对象
反馈调节器
参数调整 信号综合
自适应机构
美国Minorsky研制船舶驾驶伺服结构，提出PID控制(1922)
美国MIT的Vannevar Bush研制成大型模拟计算机 (1928)
自适应控制方法
自适应控制方法引言自适应控制方法是一种应用于控制系统中的技术，旨在使控制系统能够根据外部环境和内部变化自动调整控制策略，以实现系统的稳定性和性能优化。
本文将介绍自适应控制方法的基本原理和常见应用领域，以及其在实际工程中的应用案例。
一、自适应控制方法的基本原理自适应控制方法主要基于系统模型的参数自适应估计和控制器参数的自适应调整。
其基本原理是利用系统的输入和输出数据进行在线辨识和参数估计，然后根据估计结果进行控制器参数的自适应调整，从而实现对系统动态特性的自适应补偿。
自适应控制方法通常包括模型参考自适应控制、模型预测控制和自适应滑模控制等。
二、自适应控制方法的应用领域1. 机器人控制自适应控制方法在机器人控制中得到广泛应用。
例如，在机器人路径规划和轨迹跟踪中，自适应控制方法可以根据环境变化和任务需求，自动调整控制器参数，使机器人能够适应不同的工作环境和工作任务。
2. 智能交通系统自适应控制方法在智能交通系统中也有着重要的应用。
例如，在交通信号控制中，自适应控制方法可以根据交通流量和路况变化，自动调整信号灯的时长和相位，以实现交通流畅和效率最大化。
3. 航空航天领域自适应控制方法在航空航天领域中具有重要的应用价值。
例如，在航空飞行控制中，自适应控制方法可以根据飞行器的动态特性和飞行环境的变化，自动调整飞行控制器的参数，以实现飞行器的稳定性和飞行性能的优化。
4. 工业自动化自适应控制方法在工业自动化领域中也得到了广泛应用。
例如，在工业生产过程中，自适应控制方法可以根据生产工艺和原材料的变化，自动调整控制器的参数，以实现生产过程的稳定性和产品质量的优化。
三、自适应控制方法的应用案例1. 汽车自适应巡航系统汽车自适应巡航系统是一种基于自适应控制方法的智能驾驶辅助系统。
该系统可以根据车辆和前方车辆的相对速度和距离，自动调整车辆的巡航速度和间距，以实现安全驾驶和驾驶舒适性的平衡。
2. 电力系统自适应稳定控制电力系统自适应稳定控制是一种基于自适应控制方法的电力系统稳定控制技术。
自动化控制需要掌握的基本知识一次性看懂
根据系统控制要求，选择适合的控制器类型，如PLC、DCS、嵌入 式控制器等，并确定相应的技术参数和配置。
执行器与传感器选型
根据被控对象的特性和控制要求，选择适合的执行器和传感器类型， 如电动阀、变频器、温度传感器等，并确定相应的技术参数和配置。
软件编程与调试技巧分享
01
掌握编程语言与工具
被控对象
被控对象是自动化控制系统所要控制的机器设备或生产过 程，其性能和状态直接影响到自动化控制系统的控制效果 。
自动化控制应用领域
工业生产
自动化控制技术在工业生产中应用 广泛，如机械制造、化工生产、电 力系统等，可以实现生产过程的自 动化、智能化和高效化。
交通运输
自动化控制技术在交通运输领域也 有重要应用，如自动驾驶汽车、智 能交通系统等，可以提高交通运输 的安全性和效率。
闭环控制系统
也叫反馈控制系统，其输出量通 过反馈回路反作用于输入端，形 成闭环控制，可以减小或消除偏 差，使系统更加稳定、精确。
反馈原理及应用
反馈原理
指将系统的输出信息反送到输入端， 与输入信息进行比较，并利用二者的 偏差进行控制的过程。
反馈应用
在自动化控制系统中，反馈广泛应用 于各种测量、比较、放大、执行等环 节，以实现精确控制。
标达到设计要求。同时，分享一些实用的调试经验和优化技巧，帮助读
者更好地掌握自动化控制系统的设计与实施。
06
自动化控制系统性能评估与优化方法
系统性能评估指标体系建立
响应时间
评估系统对于输入信号的反应 速度，包括上升时间、调节时
间和稳态误差等指标。
稳定性
分析系统在受到外部扰动后能 否恢复到原状态的能力，通常 使用稳定裕度、阻尼比等参数 进行描述。
智能制造关键技术研究与应用
智能制造关键技术研究与应用近年来，智能制造日益成为了制造业发展的主题和方向，不少企业也纷纷加快了智能制造的步伐，推动智能制造向更高层次、更广领域深入发展。
在这个过程中，掌握智能制造关键技术，已经成为企业能否在市场竞争中占据先机的重要关键。
一、智能制造的意义智能制造是一种经过物联网络、云计算、数据采集和处理等技术实现了制造自动化和智能化的制造模式。
与传统制造方式不同的是，智能制造利用物联网中硬件的数字化、可编程性和物理互连性，通过远程监控和集中控制，使体系除了能自动自适应外，还能自动获得新能量，自我修复，自我适应市场需求，自我提升等特点。
智能制造的实现可以大大提高企业生产效率，降低制造成本，提高产品质量，使得生产过程全面可视化，为企业提供更强大的竞争优势和技术支持。
二、智能制造关键技术实现智能制造需要掌握一些关键技术，包括高精度测量、自适应控制、智能算法、可视化监控等。
这些技术是智能制造的基础。
1.高精度测量技术高精度测量技术是实现智能制造的基石之一。
随着制造业的日益发展，对制品精度的要求越来越高，测量技术也要求大幅提高。
因此，高精度测量技术已经成为众多企业投资的新方向。
当前，高精度测量技术中优势的技术为3D打印、激光测量、计算机辅助设计技术等。
2.自适应控制自适应控制技术是智能制造中的重要技术之一。
它可以根据不同工件要求自动调整设备参数，而不需要人工干预。
自适应控制技术的优势表现为稳态精度高、响应速度快、控制系统自动化高、抗干扰性强等。
3.智能算法智能算法是智能制造中不可或缺的技术之一。
它利用人工智能技术，通过对数据处理与分析、信号处理与分析、系统建模与仿真、优化设计等方面的综合应用，实现制造过程中复杂信息的处理和精准控制。
目前，智能算法中的顶级技术包括神经网络、支持向量机、遗传算法等。
4.可视化监控可视化监控技术是实现智能制造过程中重要的环节，它可以让企业动态展示生产过程并指导实际操作。
可视化监控技术利用摄像机、视频分析和计算机图像处理技术实时监控生产过程并生成趋势图表，使生产过程中数据变得更加明了和直观，为企业决策提供更多有价值的参考信息。
企业自动化技术介绍
企业自动化技术介绍随着科技的不断发展，企业自动化技术已经成为了现代企业的重要工具。
企业自动化技术是指利用各种计算机技术和控制技术，对生产流程、管理流程和信息流程进行全面高效的自动化处理，以提高生产效率、保证产品质量、降低成本、提高企业竞争力的一种综合技术。
一、生产自动化技术生产自动化技术是指在生产过程中，采用一系列先进的技术手段，如CNC控制技术、机器人技术、自动化装备和智能控制系统等，自动完成产品的加工、装配、测试等工序。
1、CNC控制技术CNC控制技术是一种先进的加工控制技术。
通过采用数控机床、数控铣床、数控剪切机等数控设备，利用高性能计算机进行控制，实现对产品的加工过程自动化控制。
CNC控制技术可以大大提高产品的加工精度、质量和效率，同时还可以降低生产成本。
2、机器人技术机器人技术是一种集电子技术、机械技术和控制技术于一体的先进技术，是生产自动化的核心技术之一。
机器人具有高速度、高精度和高稳定性等优点，可以替代人工完成生产线上的工作，提高生产效率和产品的质量。
3、自动化装备自动化装备是指一种自动化生产设备，有计算机控制系统、机电一体化和多种传感器反馈机制等技术，结合生产过程中的各种工段需求，实现产品的自动化加工、运输、调试和监控。
自动化装备可以降低人工成本、提高生产效率和产品质量，同时还可以适应生产过程中的多样化需求。
4、智能控制系统智能控制系统是指在生产自动化领域中广泛应用的一种控制系统。
它具有自学习、自适应、自诊断和自校正等特点，可以根据生产过程的实际情况智能地控制生产线上的各个环节，实现生产过程的高效自动化。
二、信息化管理技术信息化管理技术是指通过计算机技术和信息技术手段，对企业各项管理流程实现自动化处理，提高管理效率和管理水平的技术。
信息化管理技术主要包括企业资源规划系统（ERP）、供应链管理系统（SCM）、客户关系管理系统（CRM）等。
1、企业资源规划系统（ERP）ERP是企业自动化管理技术中最核心、最重要的业务系统之一。
人机协同的智能制造技术与应用案例研究
人机协同的智能制造技术与应用案例研究智能制造是当今制造业发展的趋势，它运用了先进的信息技术和人工智能技术，实现了人机协同工作，提高了生产效率和产品质量。
本文将研究智能制造中人机协同的技术和应用案例，并深入分析其优势和挑战。
一、智能制造中的人机协同技术1. 机器学习与自适应控制：利用机器学习技术，机器可以通过对大量数据的学习和分析，自动调整生产过程中的参数，以优化生产效率和产品质量。
自适应控制技术则可以根据实时的工作环境和工件特征，自动调整机器的工作方式，实现最优化的生产过程。
2. 云计算和物联网：云计算和物联网技术可以将各种生产设备和传感器互相连接，并实现数据的实时传输和分析。
这样，生产线上的机器可以获取所需的数据，实现实时协同工作，提高生产效率和数据准确性。
3. 虚拟现实和增强现实：虚拟现实和增强现实技术被应用于智能制造的培训和操作环节。
通过虚拟现实技术，工人可以在虚拟环境下进行培训和模拟操作，减少了物质资源的浪费和人员的危险性。
而增强现实技术则可以在实际操作过程中，通过投影技术将相关信息直接展示在操作员的视野中，提高了操作的准确性和效率。
4. 人工智能和机器视觉：人工智能和机器视觉技术在智能制造中被广泛应用。
通过机器视觉技术，机器可以直接检测和识别工件的形状、大小和质量等特征，实现自动化的生产流程。
人工智能技术则可以根据机器学习的结果，自动优化生产工艺，提高生产效率和产品质量。
二、智能制造中人机协同的应用案例1. 智能机器人与生产线协同：在智能制造中，机器人可以与生产线上的其他设备实现协同工作。
例如，在汽车装配线上，智能机器人可以负责从仓库中取出所需的零部件，并将其送到生产线上。
机器人可以通过机器学习和自适应控制技术，根据生产线上的实时需求，自动调整自己的工作方式，实现高效的协同生产。
2. 智能仓储和物流：智能制造中的仓储和物流系统可以利用物联网和云计算技术，实现物流信息的实时监控和调度。
例如，在一个智能仓库中，货物的进出和库存情况可以通过传感器和云计算系统实时监测。
石油化工企业中自动化控制的应用前景
浅谈石油化工企业中自动化控制的应用前景【摘要】改革开放以来，我国的国民经济的水平不断提高，作为居民正常的生活必需品的要求质量也不断提高。
作为我国经济发展各个行业所必需的石油化工产品，在现代化市场经济中占有重要地位。
为了满足日益增长的需求，不断利用先进的技术，增强企业的管理水平和能力，提高生产效率。
为了达到这一个目标，就迫切的需要加强石油化工企业的自动化管理。
【关键词】自动化控制石油化工行业发展随着全球化影响不断深化，我国的市场经济要想获得不断的发展和进步，就需要不断提高自身的管理能力和生产水平。
积极的引进国外先进的管理技术和经验，不断迎接新的挑战。
以更高的生产效率和方式为国民生活服务。
而作为与各行业密切相关的石油化工产业，更应该做到与时俱进，采用国际先进技术和设备，提高自身生产的效率和管理水平。
1 石油企业实行自动化控制的现实意义1.1 自动化控制是提高竞争力的手段加强企业的自动化和信息化管理是目前提高企业市场竞争能力的一个重要手段，无论是中小企业还是大型企业。
同样在石油化产业中，信息化的一个重要组成部分便是自动化。
利用自动化的技术来促进石油化工产业的大规模生产。
利用先进的自动化生产，提高石油生产的效率。
1.2 满足人民需求的有效途径面对日益激烈的市场，吸取国内外先进的生产技术，提高自身的生产效率和竞争能力，让石油化工产业在国民经济中占有更多席位。
满足人们日益增长的需求。
我国拥有丰富的资源，但是日益增长的需求能源需求要求我们必须合理并且高效率的利用石油资源。
因而石油化工产业的自动化生产十分必要。
自动化生产不仅可以避免人工操作过程中的安全隐患、降低企业生产成本。
通过优化生产产业结构，提高企业自动化生产的水平。
2 石油化产业自动化生产的现状新中国建立以来，我国的石油化工产业在国家政策的引导下，一步步的向前发展。
同样在相关科学技术和经济实力的不断增强的情况下，石油产业的自动化水平也不断提高。
自动化控制生产已经取代了原先的人工操作控制，生产的效率不断提高。
企业综合自动化中的核心技术——在线优化与先进控制
强２ 采甬颈涌控翻一一未来的趋势
外情况等复杂问题的传统层次 ，它们是
用来处理不可能由简单的 一个设定值 、
二 基于模型的多变量预测 控制技术
１ 模型的表述方式 ．预测源自制是 ２ 世纪 ７ 年后期提出 Ｏ Ｏ 的一类新型计算机控制算法。它是一种
研究工作团队的关注 从现在来看 当 时他们往往忽略了预测控制的主要优点：
处理约束的能力。实际上当约束被忽略 时， 预测控制就
（） １ 压缩机最有效 的运行是尽可能
接近 喘振线” 但如果运行工作点穿越
到 喘振线 的错误一边 ，那么就可能产 生灾难性的损害。很清楚 这是对任何 压 缩机控制系统的硬性约束。 （） ２ 汽车污染的法规要求内燃机在
图７ 中所示的角色。还有某些预测控制 器可用来代替最低层控制器。例如 ．在 伺服机构中及在要求自适应控制的应用
有先验知识（ 例如对于线性形式 的参数
ｆ
执 行器
、
模型 中的模型阶次及纯滞后值等） ，所
以受到了广大应用工作者的欢迎。为了
ｌ 阀 伺 机 等 （、 服 构 ）
｛
预 测控 制
３
执 行器 （ 阀、伺服机构等）
案 层来解 决 的例外 的 （ 不稀有的 ） 但 状
况。此外 ，因为预测控制是一种处理所
有这些问题的总体解决方案。 预测控制器通常运行在传统的局部 控制器上层的事实 ，对于它被工业界认 可与今后的发展有重要的意义 。首先 ，
钱积新先生 ，浙江大学控制系教授。
所有的那些问题 ，这一
层通常包括了个别问题 的特殊解决方案的问题 集合。因此这些是在装 置使用期间设置的而不
自动化控制解决方案
自动化控制解决方案引言概述：自动化控制解决方案是指通过采用先进的技术手段和设备，实现对生产过程、设备和系统的自动化控制，提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量的一种综合性解决方案。
本文将从五个方面详细介绍自动化控制解决方案的应用。
一、先进的传感技术1.1 传感器技术的应用传感器技术是自动化控制解决方案的关键技术之一。
通过传感器可以实时感知生产过程中的各种参数，如温度、压力、流量等，将这些参数转化为电信号，并传递给控制系统进行处理。
传感器技术的应用可以实现对生产过程的精确监测和控制，提高生产效率和产品质量。
1.2 无线传感网络的应用无线传感网络是近年来发展起来的一种新型传感器网络技术。
它通过无线通信技术实现传感器之间的数据传输和协调工作。
无线传感网络的应用可以实现对大范围、复杂环境下的生产过程进行实时监测和控制，提高生产效率和安全性。
1.3 智能传感器的应用智能传感器是传感器技术的一种新发展。
它具有自主学习、自适应、自组织等特点，能够根据环境的变化自动调整自身的工作状态和参数，提高传感器的精确度和可靠性。
智能传感器的应用可以更好地满足自动化控制系统对传感器的要求，提高系统的性能和稳定性。
二、先进的控制技术2.1 PLC控制技术的应用可编程逻辑控制器（PLC）是自动化控制解决方案中常用的控制设备。
它通过编程实现对生产过程中的各种信号的处理和控制，实现生产过程的自动化控制。
PLC控制技术的应用可以实现对生产过程的高效控制和灵活调整，提高生产效率和产品质量。
2.2 DCS控制技术的应用分散控制系统（DCS）是一种分布式控制系统，它通过将控制任务分散到各个控制节点上，实现对整个生产过程的分布式控制和管理。
DCS控制技术的应用可以实现对复杂生产过程的集中监控和控制，提高生产效率和系统的可靠性。
2.3 SCADA控制技术的应用监控与数据采集系统（SCADA）是一种用于监控和控制生产过程的软硬件系统。
它通过采集、传输、处理和显示生产过程中的各种数据，实现对生产过程的实时监控和控制。
2024年自动化控制技术培训资料
03
PLC广泛应用于工业自动化领域，如生产线控制、机床控制、包
装机械控制等。
DCS分布式控制系统特点与实施
1 2
DCS基本概念及组成
DCS即分布式控制系统，是一种以微处理器为基 础的分散型控制系统，由控制站、操作员站、工 程师站等组成。
DCS的特点与优势
DCS具有控制分散、操作集中、管理分级、组态 方便等特点，可靠性高，易于维护和扩展。
2024年自动化控制技术培训资料
汇报人：XX
2024-01-31
目录 CONTENTS
• 自动化控制技术概述 • 自动化控制基础知识 • 自动化控制设备与系统 • 自动化控制策略与优化方法 • 自动化生产线设计与实施案例分享 • 自动化控制技术在行业中的应用
01
自动化控制技术概述
自动化控制技术定义与发展
现代智能优化算法简介及实践
遗传算法
基本原理、算法流程及在控制系统优化中的应用 。
粒子群优化算法
算法原理、参数设置及在控制系统参数整定中的 应用。
蚁群算法
基本原理、算法改进及在路径规划等优化问题中 的应用。
多变量系统解耦和协调优化方法
相对增益阵列法
解耦原理、算法步骤及实例分析。
逆奈奎斯特阵列法
解耦设计原理、稳定性分析及实例应用。
THANKS
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
3
DCS在工业过程控制中的应用
DCS广泛应用于电力、化工、冶金等工业过程控 制领域，实现了对生产过程的自动化监控和管理 。
现场总线技术及其在网络化中的应用
现场总线技术概述
现场总线是一种工业数据总线，用于实现现场设备之间的数字通信。
控制工程中的自适应控制技术研究
控制工程中的自适应控制技术研究自适应控制技术是控制工程领域比较重要的一种技术，其主要应用于动态系统的控制。
这种技术具有相对强的智能化和适应性，能够在不确定性环境下实现自动调节和优化。
自适应控制技术的研究对于现代工业和自动化领域的发展具有重要的意义。
一、自适应控制技术的基本概念自适应控制是一种基于现代控制理论的控制技术，它的主要目的是对于系统的内部状态、结构和参数进行实时调节和优化。
自适应控制技术主要依靠传感器和执行器来实现对于各种参数的实时监控和调节，从而正确地控制系统的运行。
自适应控制技术的关键问题就是如何设计适合系统的自适应控制算法。
这种算法需要根据系统的实时状态，以及这个状态的数学模型来选择合适的控制策略。
自适应控制技术采用了先进的控制理论和数学方法，以便自动地调整控制器的参数，使系统能够在不确定性和变化环境下保持稳定和高效。
二、自适应控制技术的种类和应用领域目前市场上的自适应控制技术主要分为直接自适应控制和间接自适应控制两种。
其中，直接自适应控制对于系统的内部结构或者参数直接进行调节，而间接自适应控制则是基于系统的性能误差，通过调整控制器的参数来实现对于系统的优化。
自适应控制技术的应用广泛，可以应用于任何需要动态控制的领域。
例如，在机器人控制、工业生产线控制、航空控制、汽车控制等各种领域中，都需要使用自适应控制技术来实现自动调节和优化。
此外，在环保和能源领域中，自适应控制技术也被广泛应用于各种电力系统和石化工艺的控制。
三、自适应控制技术的优点和挑战自适应控制技术具有以下优点：1. 可以适应不确定环境，具有灵活性和自适应性；2. 可以优化控制系统的稳定性和性能，提高系统的控制精度和鲁棒性；3. 可以减少人工干预，提高自动化程度，降低系统控制成本。
但是，自适应控制技术也存在一些挑战：1. 自适应控制算法的设计和实现比较复杂，需要专业的技术人员进行研究和开发；2. 自适应控制技术的控制效果和性能要求极高，需要考虑系统的实时性和鲁棒性；3. 自适应控制技术的稳定性和可靠性需要通过大量实验数据进行验证和测试，需要开发一系列完整的测试工具和方法。
自适应控制技术在机器人系统中的应用研究
自适应控制技术在机器人系统中的应用研究一、引言机器人系统作为现代自动化技术的重要组成部分，得益于自适应控制技术的发展而取得了显著的进展。
自适应控制技术的应用使得机器人系统在不同环境下能够自主地感知和适应外部环境的变化，从而提升其控制性能和适应能力。
本文将围绕着自适应控制技术在机器人系统中的应用展开研究。
二、自适应控制技术概述自适应控制技术是一种实时地调整控制器参数以适应被控对象动态变化的技术。
其基本思想是根据被控对象的特性，通过学习和优化算法实时地调整控制器的参数，使得控制器能够自动适应环境变化和系统非线性，提升系统的稳定性和控制性能。
三、自适应控制技术在机器人系统中的应用在机器人系统中，自适应控制技术有广泛的应用。
以下将分别从路径规划、运动控制和力控制三个方面进行阐述。
1. 路径规划在机器人系统中，路径规划是实现任务执行的基础。
传统的路径规划方法往往基于静态环境的假设，但实际环境存在着各种不确定性和动态变化。
自适应路径规划技术通过实时感知环境、学习和优化算法，能够在考虑到环境变化的前提下，从当前机器人位置到目标位置找到最优路径。
这种方法使得机器人系统能够更好地适应环境变化，提高导航的准确性和效率。
2. 运动控制机器人的运动控制是机器人系统中的核心问题之一。
传统的运动控制方法通常是基于模型的控制，即假设被控对象的动力学模型已知。
然而，实际情况下机器人的动力学模型往往存在着不确定性和非线性。
自适应运动控制技术能够实时感知和估计机器人的动力学模型，并基于此进行控制器参数的优化和调整。
通过自适应控制技术，机器人系统能够自主地对动力学模型进行学习和适应，提高运动控制的鲁棒性和精度。
3. 力控制力控制是机器人系统中的重要控制任务之一，尤其对于与人类进行物理交互的机器人来说更为重要。
在传统的力控制方法中，往往需要事先精确地建立被控环境的力学模型，从而设计相应的控制器。
然而，实际环境存在着力学模型的不确定性和非线性，这给力控制带来了很大的挑战。
控制理论与控制工程概要
控制理论与控制工程控制理论与控制工程是控制科学与工程一级学科的基础和核心。
现代工业正向复杂化、高速化、大型化、网络化发展，面临大量复杂的控制对象和越来越高的控制性能要求，需要先进的复杂系统建模与控制技术；控制、优化、调度、管理、决策一体化的企业综合自动化理论与技术；鲁棒控制、自适应控制等先进控制理论；网络化环境下的复杂工业过程故障诊断与监测技术等。
本学科在进行上述领域理论研究的同时，还通过多学科的交叉和融合研究基于人工智能、神经网络、小波分析等多种建模、控制、优化技术和算法，而且着重致力于解决工业实际中的重大关键技术问题。
该学科为浙江省重点学科，2003年获博士学位授予权、1995年获硕士学位授予权。
经过多年的努力发展，在各个研究方向上均达到了国内领先水平，本学科现有教授7名，副教授12名，具有博士学位的教师10名，享受国务院“政府特殊津贴”的教师1名，入选“浙江省跨世纪学术技术带头人培养人员”的教师3名，入选“浙江省高校中青年学科带头人”的教师4名。
近年来，本学科承担国家自然科学基金、国家863计划以及国家教育部、省科技攻关、自然科学基金等项目50余项，成果达到国际先进水平，获省部级科技进步奖10项。
有30余项科研成果获得应用，取得了显著的经济和社会效益。
在国际自动控制著名杂志和学术会议以及国家一级学术刊物上发表200多篇论文，出版学术专著5部，60多篇论文被SCI、EI等收录。
目前在自动控制理论、计算机控制与智能自动化等方面的研究成果达到国际先进水平。
学科负责人：王万良教授导航、制导与控制该学科现有教授6名，副教授9名，具有博士研究生学历的教师12名，入选“浙江省跨世纪学术技术带头人培养人员”的教师3名，入选“浙江省高校中青年学科带头人”的教师4名。
近年来，本学科承担国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金、国家863计划以及国家教育部、浙江省科技攻关、浙江自然科学基金等项目30余项，出版学术专著4部，在国内外权威学术期刊和会议上发表学术论文300多篇，被SCI、EI等收录100余篇次。
计算机技术的四化
浅谈计算机控制系统的发展趋势计算机控制系统通常具有精度高、速度快、存储容量大和有逻辑判断功能等特点，因此可以实现高级复杂的控制方法，获得快速精密的控制效果。
计算机技术的发展已使整个人类社会发生了可观的变化，尤其在工业生产和企业管理中。
而且，计算机所具有的信息处理能力，能够进一步把过程控制和生产管理有机的结合起来（如CIMS），从而实现工厂、企业的全面自动化管理。
就目前来看，计算机控制系统朝着智能化，网络化，扁平化和综合化的方向发展。
一．控制系统的智能化随着多媒体计算机和人工智能计算机的发展，应用自动控制理论和智能控制技术实现先进的计算机控制系统，使得人类能够更少的干扰就能够自主地驱动智能机器实现其目标的过程。
以具有智能化数控装备系统为例，智能化的内容包括在数控系统中的各个方面：为追求加工效率和加工质量方面的智能化，如加工过程的自适应控制，工艺参数自动生成；为提高驱动性能及使用连接方便的智能化，如前馈控制、电机参数的自适应运算、自动识别负自动选定模型、自整定等；简化编程、简化操作方面的智能化，如智能化的自动编程、智能化的人机界面等；还有智能诊断、智能监控方面的内容、方便系统的诊断及维修等。
二．控制系统的网络化网络化是指利用通信技术和计算机技术，把分布在不同地点的计算机及各类电子终端设备互联起来，按照一定的网络协议相互通信，以达到所有用户都可以共享软件、硬件和数据资源的目的。
随着计算机技术和网络技术的迅猛发展，各种层次的计算机网络在控制系统中的应用越来越广泛。
以目前数控装备来说，网络化数控装备是近两年国际著名机床博览会的一个新亮点。
数控装备的网络化将极大地满足生产线、制造系统、制造企业对信息集成的需求，也是实现新的制造模式如敏捷制造、虚拟企业、全球制造的基础单元。
三．控制系统的扁平化2.计算机控制系统的扁平化发展在以上有关于现场总线网络化的体现方面时提到控制的扁平化发展，所谓扁平化，简单来说我的理解是将原来控的多分层系统功能合并压缩到两层甚至更少。
浅析石油化工自动化技术的应用与发展趋势
浅析石油化工自动化技术的应用与发展趋势作者：贾苑来源：《中国石油和化工标准与质量》2013年第16期【摘要】在我国社会经济的取得发展与进步，人民的生活水平日渐提高，信息技术飞速发展的时刻，石油化工工业设个一直被我们熟知的传统工业，在当今时代仍然是一个国家经济发展支柱性产业。
随着工业规模的扩大，经济全球化的迅猛发展，石油化工产业对石油化工的自动化提出了新的要求。
与此同时，信息技术也对石油化工自动化技术的发展注入了新鲜的血液。
【关键词】石油化工自动化技术发展趋势在国民经济迅速发展的背景下，我国的能源消耗量也日益增加，虽然我国是一个能源大国，资源丰富，但是如今的经济发展需要的能源的数量惊人，在激烈的市场竞争中，我国的石油开采量与我国人民的日常生活、工业生产所需渐渐拉开了差距，为了进行生产，我们从国外进口石油的现象越来越严重。
但是从长远的发展来看，要想提高综合国力使国家长久稳定的发展，就要减小对国外能源的依赖，寻求新的方法推进我国资源的开采和利用，减少石油进口量。
1 石油化工自动化技术应用必要性1.1 石油资源对我国经济发展的重要作用石油是我国一项极其为重要的基础能源，也是全球需求量最大的能源，经济全球化的迅速发展，信息技术全球化的推广，让石油工业迎来了较大的发展机遇，同时也面临着前所未有的挑战。
尽管我国号称能源大国，但是随着世界范围内的经济发展，国内的石油的提供量已经不能满足当今工业生产的需求。
在社会不断发展的今天，传统的石油化工企业的生产设计理念不再适应当前的发展，具体的环境逼迫着生产理念的改变。
如今的石油化工企业改变了航向开始朝着智能化的方向发展。
1.2 先进的科学技术逐渐渗透到石油化工企业石油资源能够保障我国国民经济的平稳增长。
世界范围内的经济发展趋势逐步把先进的科学技术融入到石油化工行业中。
在分析了以往的人工操作的局限性和不准确性，逐步运用先进的科学技术模拟人工化，不仅达到了人工操作的效果，还高额度的，高精准性的完成了数百倍次的工作量。
自动化导论论文(最终)
自动化导论论文自动化认知装置在无人干预的情况下按规定的程序或者指令自动进行操作或者控制的过程。
自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。
采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部份脑力劳动以及恶劣、危（wei）险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。
因此，自动化是工业、农业、国防和科学技术现代化的重要条件和显著标志。
自动化技术形成时期是在 18 世纪末~20 世纪 30 年代。
1788 年英国机械师 J. 瓦特发明离心式调速器，并把它与蒸汽机的阀门连接起来，构成蒸汽机转速的闭环自动控制系统。
这项发明开创了近代自动调节装置应用的新纪元，对第一次工业革命及后来控制理论的发展有重要影响。
20 世纪 40~50 年代形成的经典控制理论对发展局部自动化起了重要的促进作用。
在问题的过程中形成为了经典控制理论，设计出各种精密的自动调节装置，开创了系统和控制这一新的科学领域。
20 世纪 40年代中发明的电子数字计算机开创了数字程序控制的新纪元，虽然当时还局限于自动计算方面，但 ENIAC 和EDVAC 的创造成功，开创了电子数字程序控制的新纪元。
20 世纪 50 年代末起至今是综合自动化时期，诞生了现代控制理论。
现代控制理论的形成和发展为综合自动化奠定了理论基础。
同时微电子技术有了新的突破。
20 世纪以来，控制科学与技术为解决人类面临的许多挑战性问题提供了一种科学的思想理论方法，为许多产业领域实现自动化提供了先进的生产技术和先进的控制仪器及装备等。
特殊是以数字计算机和各类微处理器为基本工具的现代控制技术正成为许多新领域的自动化革命基石。
控制与自动化技术在解决 21 世纪的社会复杂问题上及跨学科间问题方面同样具有不可替代的作用，更是带动社会新型工业化乃至信息化的关键技术之一。
刚入门时，老师简要介绍了控制的基本内涵和控制学科的基础概念，并通过介绍控制理论和自动化技术的发展的简史使我们对自动化的应用有所了解。
自适应控制领域的技术研究与应用
自适应控制领域的技术研究与应用自适应控制领域是指利用先进的自适应算法，针对不确定、复杂的控制系统进行建模、设计和优化调节的一种现代控制技术。
随着信息技术和控制科学的飞速发展，越来越多的实际控制问题需要采用自适应控制技术来解决。
本文将从自适应控制技术的发展历程、发展现状以及其应用前景等方面来探讨自适应控制领域的技术研究与应用。
一、自适应控制技术的发展历程自适应控制技术的起源可以追溯到上世纪六十年代，当时，美国麻省理工学院的Widrow等人开创了自适应滤波算法这一分支。
随后，自适应控制技术逐渐被引入控制领域，并得到了广泛应用。
上世纪七十年代，L. Ljung等人提出了基于最小方差准则（LMS）的自适应控制方法，奠定了自适应滤波和自适应控制的理论基础。
随着计算机技术和数学方法的不断发展，自适应控制技术不断演化和创新，从自适应滤波算法、模型参考自适应控制算法、直接自适应控制算法、间接自适应控制算法到模型预测控制算法等多个分支方向发展。
二、自适应控制技术的发展现状目前，自适应控制技术已经成为控制领域的重要分支之一。
随着现代计算机技术和通讯技术的发展，自适应控制技术已经进入了一个新的阶段。
高性能计算机和分布式控制系统的普及，为自适应控制技术的实施提供了条件，使得控制系统的自适应性更加灵活、高效，性能表现得更为出色。
近年来，自适应控制技术得到了更广泛的应用，如机器人、机械加工、纺织品生产、化工过程控制、飞行控制、汽车控制等多个领域均有实际应用。
三、自适应控制技术的应用前景自适应控制技术在自动化控制领域有着广泛的应用前景。
首先，自适应控制技术可以实现对物理系统的控制，并通过不断适应不同环境和任务的需求，提高其性能表现。
其次，自适应控制技术可以在企业中实现智能化生产。
例如，通过自适应控制技术，在智能化生产设施中，可以更好地实现设备的自我诊断和故障诊断功能，从而加快故障排除，提高生产效率。
此外，自适应控制技术还可以在能源、交通运输等领域发挥重要作用。
工业自动化中的自适应控制技术考核试卷
14.以下哪种方法通常用于提高自适应控制系统的收敛速度？（）
A.增大控制器参数
B.减小控制器参数
C.使用更复杂的自适应律
D.使用更简单的自适应律
15.在模型参考自适应控制中，如果参考模型选择不当，可能会造成什么问题？（）
A.系统响应变慢
B.系统不稳定
A.控制器的设计和实现
B.系统的计算能力要求
C.系统的建模难度
D.适用于所有类型的工业系统
6.自适应控制策略中，哪些方法可以用于处理系统的不确定性？（）
A.模型参考自适应控制
B.自校正控制
C.鲁棒控制
D.滑模控制
7.自适应控制系统中，以下哪些因素会影响控制效果？（）
A.自适应律的设计
B.系统的初始条件
8.在工业自动化中，自适应控制技术有助于提高生产过程的____和____。
9.自适应控制器的设计通常涉及到____、____和____的联合设计。
10.为了提高自适应控制系统的性能，可以结合使用____控制等其他控制策略。
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
三、判断题（本题共10小题，每小题1分，共10分）
四、简答题（本题共5小题，每小题5分，共25分）
五、计算题（本题共2小题，每小题15分，共30分）
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.自适应控制技术能够根据系统____的变化自动调整控制器参数。
2.在自适应控制中，____是估计系统参数并调整控制器的重要部分。
7.关于模型参考自适应控制，以下哪项描述是正确的？（）
自动化系统的智能化与自适应控制
自动化系统的智能化与自适应控制自动化系统的智能化与自适应控制是当前科技发展的热点之一。
随着人工智能技术不断进步，智能化与自适应控制已经成为了各个领域的重要应用。
本文将探讨自动化系统智能化与自适应控制的定义、应用、发展趋势以及对社会经济的影响。
一、自动化系统的智能化与自适应控制的定义自动化系统的智能化与自适应控制是指利用先进的计算机技术和人工智能算法，对自动化系统进行全面的智能化处理和自适应控制。
通过模拟人类的认知和决策过程，使自动化系统能够具备更高级的计算和控制能力，实现自主分析、预测和决策，从而提高自动化系统的效能和灵活性。
二、自动化系统的智能化与自适应控制的应用领域自动化系统的智能化与自适应控制广泛应用于工业生产、交通运输、医疗保健、环境监测等各个领域。
在工业生产中，智能化与自适应控制可以提高生产质量和效率，减少人为干预，降低成本。
在交通运输领域，智能化与自适应控制可以提高交通流畅性、减少交通事故，提升出行体验。
在医疗保健领域，智能化与自适应控制可以实现智能诊断、精准治疗，提高医疗水平和效率。
在环境监测领域，智能化与自适应控制可以实时监测环境变化，并采取相应的控制措施，保护环境和人类健康。
三、自动化系统的智能化与自适应控制的发展趋势随着科技的不断进步，自动化系统的智能化与自适应控制将呈现以下发展趋势：1. 算法优化：人工智能算法将进一步优化，提高自动化系统的智能化水平和自适应能力。
2. 大数据应用：通过大数据的收集与分析，可以更好地理解系统的运行状况，进一步提高智能化与自适应控制的效果。
3. 物联网技术的应用：将自动化系统与物联网技术相结合，实现智能设备之间的互联互通，进一步提高自动化系统的智能化和自适应能力。
4. 人机协同：人机协同将成为未来发展的重要趋势，智能化与自适应控制的系统将更加注重与人的协同工作，实现更高层次的智能控制。
四、自动化系统的智能化与自适应控制对社会经济的影响自动化系统的智能化与自适应控制对社会经济有着深远的影响。
自动化智能制造中的自适应控制策略
自动化智能制造中的自适应控制策略自动化智能制造作为现代制造业的重要发展方向，引入了许多智能技术，其中自适应控制策略在提高制造过程效率和质量方面发挥了关键作用。
本文将探讨自动化智能制造中的自适应控制策略的应用及其优势。
1. 智能制造与自适应控制智能制造是利用先进的机械设备和智能化系统，通过数据分析和自主决策实现制造过程的自动化和智能化。
自适应控制是指系统能够根据外部环境和内部状态的变化进行自主调整和优化，以实现最佳控制效果。
2. 自适应控制策略的应用自适应控制策略在自动化智能制造中有广泛的应用，其中包括以下几个方面：2.1 自适应参数调整在制造过程中，物料的性质和环境的变化可能会导致参数需求的变化，传统的固定参数控制方法难以满足这种需求。
自适应参数调整可以根据实时的环境信息和物料特性进行参数的调整，以保持制造过程的稳定性和高效性。
2.2 自适应路径规划自适应路径规划是指根据实时的生产情况和设备状态，以及其他外部因素（如紧急订单或设备故障），自动调整制造过程的路径和顺序。
这样可以最大程度地降低生产时间和成本，并提高资源利用率。
2.3 自适应质量控制在自动化智能制造中，质量控制是一个非常重要的环节。
自适应质量控制可以根据实时的质量指标和设备状态，自动调整制造过程中的质量控制策略，以确保产品的质量符合标准要求。
2.4 自适应故障诊断和修复自动化智能制造中的设备故障是难以避免的，传统的故障诊断和修复方法需要人工干预和时间成本。
而自适应故障诊断和修复可以根据设备的运行状态和故障信息，自动调整故障诊断和修复策略，以快速解决问题并恢复生产。
3. 自适应控制策略的优势自适应控制策略在自动化智能制造中具有以下几个优势：3.1 适应性强自适应控制策略能够根据实际情况自主调整，适应不同的物料性质、环境变化和工艺要求，提高生产线的适应能力和灵活性。
3.2 实时性高自适应控制策略能够及时获取实时的环境信息、设备状态和生产数据，并进行实时的调整和优化，有效提高制造过程的实时性和响应速度。
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企业综合自动化 四、自适应控制技术
实际上,从控制理论的发展来说,反馈控制、扰动补偿控制、 最优控制、以及鲁棒控制等,都是为了克服或降低系统受外来干 扰或内部参数变化所带来的控制品质恶化的影响.
这些在一定范围或某个侧面上亦能克服或抑制某些不确定性 或干扰的传统控制方法与自适应控制的区别在于:
实际被控对象常常呈现模型未知，非线性，参数时变,多干扰，大迟
延等特性。
“确定的”线性系统非线性系统→一般反馈与最优控制难以解决的。
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1.2 自适应控制的任务
设计一种特殊的控制系统，它能够自动 地补偿在模型阶次、参数和输入信号方面非预 知的变化。
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这类方法称为基于完全模型的方法。
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在模型能够精确地描述实际对象时，基于完全模型的控制 方法可以进行各种分析、综合，并得到可靠、精确和满意的控 制效果。
因此，在控制工程中,要成功地设计一个良好的控制系统, 不论是通常的反馈控制系统或是最优控制系统,都需要掌握好被 控系统的数学模型.
轧钢过程的卷取过程的惯性等会随着钢卷的直径而变化; 机械手的动态特性会随机械手的伸屈而大范围内变化. 环境变化引起系统参数的改变.例如： 飞行器在低空和高空的气动特性相差很大; 某些电子器件和化学反应过程中的某些参数随着环境的温度和 湿度的变化而变化.
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传统控制方法在模型参数不确定时的应用情况： 传统控制系统对于模型内部参数不确定性和外部扰动的 影响有一定的抑制能力，但常常是以牺牲性能为代价的。 鲁棒控制方法是针对一定程度的不确定性提出的，可以 在给出参数不确定域的条件下设计稳定的控制器，但同样不 能保证性能，并且在参数完全未知时不易使用。 实际上，传统控制方法是以牺牲系统的控制性能为代价， 通过控制器本身的鲁棒性被动地适应对象特性或扰动特性未 知或变化的控制问题。 这种控制器本身的鲁棒性能适应的这些变化只能是小范 围的，不能解决变化较大的对象特性或扰动特性变化问题。
然而,有一些实际被控系统的数学模型是很难事先通过机理 建模或离线系统辨识来确知的,或者它们的数学模型的某些参数 或结构是处于变化之中的.
对于这类事先难以确定数学模型的系统,通过事先整定好控 制器参数的常规控制往往难以对付.
企业ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ合自动化 四、自适应控制技术
这种被控系统的特性未知或处于变化之中,有如下几个原因: 由于被控系统本身的复杂性或所处的环境的恶劣等因素,使得 事先确定系统的数学模型非常困难或代价太高. 如有些化工反应过程机理建模太复杂难以进行,又因代价太高 而不容许通过反复实验以获取系统运行数据并用离线系统辨识的 方法来建模. 工作情况的改变引起系统参数的改变.例如：
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面对上述系统特性未知或经常处于变化之中而无法完全 事先确定的情况,如何设计一个满意的控制系统,使得能主动 适应这些特性未知或变化的情况,这就是自适应控制所要研 究解决的问题.
自适应控制的基本思想是: 在控制系统的运行过程中,系统本身不断地测量被控系统 的状态、性能和参数,从而“认识”或“掌握”系统当前的运行指 标并与期望的指标相比较,进而作出决策,来改变控制器的结 构、参数或根据自适应规律来改变控制作用,以保证系统运 行在某种意义下的最优或次优状态.
企业综合自动化-自适应控制 技术
企业综合自动化 四、自适应控制技术
主要内容
企业综合自动化 四、自适应控制技术
1、概述 ■第一节 自适应控制的任务 ■第二节 自适应控制的相关定义 ■第三节 自适应控制的发展概况 ■ 第四节 自适应控制系统的主要类型
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第一节 自适应控制的任务
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基本特征 ① 被控对象均有某种不确定性
a.内部结构和参数的不确定性； b.干扰的不确定性。 ② 不确定性要求系统具备学习（或自调整）功能，以保 证性能指标最优或次优。 本质上决定了自适应系统是一个非线性时变系统。
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2.2 自适应控制系统的基本功能
第二节 自适应控制的相关定义
2.1 “自适应控制”的定义
1974年，Landau ：“自适应控制”的含义是：利用可调系统 （通过修改它的参数或结构，或通过修改它的输入信号来调节 它的性能）的输入、状态和输出来测量某个性能指标，将其与 规定的性能指标进行比较，然后由自适应机构修改可调系统的 参数或产生一个辅助信号，以保持系统的性能指标接近于规定 的性能指标。
传统的控制理论与控制工程中，当对象是线性定 常、并且完全已知的时候，才能进行分析和控制器设 计。无论采用频域方法，还是状态空间方法，对象一 定是已知的。如，在线性对象已知的情况下，可以进 行诸如稳定性分析、超前滞后校正环节设计、极点配 置（状态反馈）、最优控制器设计等一系列控制系统 的分析和综合工作。
1.1 现代控制理论的局限性
必须基于系统的参数模型 实施效果不理想和模型不确定性等特点 现有理论不适于工业系统的控制；如反馈控制和 最优控制系统中，均假设被控对象的数学模型已知
而且确定，例如其差分方程通常描述为：
na
nb
nc
aiy(ti) biu(tτi) ciζ(ti)
i0
i0
i0
其中ai,bi,ci为已知的定常参数。
自适应控制是主动去适应这些系统或环境的变化,而其它控 制方法是被动地、以不变应万变地靠系统本身设计时所考虑的 稳定性裕量或鲁棒性克服或降低这些变化所带来的对系统稳定 性和性能指标的影响;
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好的自适应控制方法能在一定程度上适应被控系统的参数大 范围的变化,使控制系统不仅能稳定运行,而且能保持某种意义下 的最优或接近最优,而其它控制方法只能适应小范围的变化或扰 动,在一定范围保持系统稳定,伴随而来的还会降低系统的性能指 标。
自适应控制也是一种基于模型的方法，与基于完全模型的控 制方法相比，它所依赖的关于模型和扰动的先验知识比较少， 自适应控制策略可以在运行过程中不断提取有关模型的信息， 自动地使模型逐渐完善。