先进控制技术规律和方法的综述
先进控制技术综述
先进控制技术综述1 引言在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点[1]。
2 自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
2．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统[2]。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
先进过程控制及其应用期末课程总结论文
先进控制技术及其应用随着工业生产过程控制系统日趋复杂化和大型化，以及对生产过程的产品质量、生产效率、安全性等的控制要求越来越严格，常规的PID控制已经很难解决这些具有多变量、强非线性、高耦合性、时变和大时滞等特性的复杂生产过程的控制问题[]。
自上世纪50年代逐渐发展起来的先进控制技术解决了常规PID控制效果不佳或无法控制的复杂工业过程的控制问题。
它的设计思想是以多变量预估为核心，采用过程模型预测未来时刻的输出，用实际对象输出与模型预测输出的差值来修正过程模型，从而把若干个控制变量控制在期望的工控点上，使系统达到最佳运行状态。
目前先进控制技术不但在理论上不断创新，在实际生产中也取得了令人瞩目的成就。
下面就软测量技术、内模控制和预测控制做简要阐述。
1.软测量技术在生产过程中，为了确保生产装置安全、高效的运行，需要对与系统的稳定及产品质量密切相关的重要过程变量进行实时控制。
然而在许多生产过程中，出于技术或经济上的原因，存在着很多无法通过传感器测量的变量，如石油产品中的组分、聚合反应中分子量和熔融指数、化学反应器反应物浓度以及结晶过程中晶体粒直径等。
在实际生产过程中，为了对这类变了进行实施监控，通常运用两种方法：1).质量指标控制方法：对与质量变量相关的其他可测的变量进行控制，以达到间接控制质量的目的，但是控制精度很难保证。
2).直接测量法：利用在线分析仪表直接测量所需要的参数并对其进行控制。
缺点是在线仪表价格昂贵，维护成本高，测量延迟大，从而使得调节品质不理想。
软测量的提出正是为了解决上述矛盾。
软测量技术的理论根源是20世纪70年代Brosilow提出的推断控制，其基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量(也称二次变量)，通过构造推断器来估计并克服扰动和测量噪声对主导过程主导变量的影响。
因此，推断估计器的设计是设计整个控制系统的关键。
软测量器的设计主要包括以下几个方面：1)机理分析和辅助变量的选择。
机器人控制技术综述
机器人控制技术综述一、引言机器人自从20世纪60年代成为工业生产的主角，被广泛应用于生产线的各种领域。
由于机器人劳动强度小、准确性高等特点，其已经成为维持国家工业发展的不可或缺的存在。
但是在机器人的使用过程中，由于先进的控制技术尚不成熟，尤其是自主控制技术方面还存在许多难题。
因此，研究机器人的控制技术已成为当今机器人领域研究的重要领域。
二、机器人控制技术发展综述1.传统控制方法传统的机器人控制方法，主要依靠对机器人的运动轨迹进行规划，再根据轨迹的计算结果对机器人进行控制和运动。
这种方法基本适用于大部分工业机器人制造，但是也存在很大的局限性，例如面对复杂的环境时，常规的路径规划方式就会失效，导致机器人无法正常操作。
2.模糊控制方法模糊控制技术最早是由日本的津田恒美博士提出的。
在机器人控制中，模糊控制技术是指机器人在不具备精确的模型背景下，通过人类语言表达方式来描述机器人的控制系统，从而实现自主控制。
3.神经网络控制方法神经网络技术主要是通过模仿人类神经网络的学习方式使机器人获得类似于人类思考的能力。
当机器人接受到环境的信号时，它会按照设定好的规则对其进行分类处理，并优化运动的方法，从而可以按照智能的方式进行机器人的控制。
4.模型预测控制方法模型预测控制的基本思想是通过对环境的实时预测来规划机器人控制的路径，使其在行进过程中实现性能最优化。
这种控制方法需要在机器人中预测其行动结果，因此需要对机器人进行模型化，包括测量、状态判断和路径规划等。
5.强化学习控制方法强化学习是一种机器学习的方法，主要利用奖励和惩罚来调整机器人的行动过程。
就像奖励小孩学习一样，当机器人表现良好时会给予奖励，而当机器人的表现不佳时就会给予惩罚来调整其运动方式。
三、机器人控制技术应用场景1. 工业制造机器人是工业制造中不可或缺的存在。
在工业制造的生产线上，机器人可以精准的完成各项生产任务，大大提高生产效率，降低生产成本。
2. 空间探索机器人在航天领域有着重要的应用，它们可以在太空中探索星球、搜集资源、执行进一步的操作。
自动化专业----智能控制技术综述
智能控制技术综述院系：自动化工程学院姓名:*＊班级：＊*学号：＊****智能控制技术综述【摘要】：本文综述了智能工程和控制技术的发展历程及基本问题。
文中着重论述了许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
【英文摘要】：With the development of information technology, manynew methods and technology into engineering，product phase，this control technology proposed Guang new challenges, promoting intelligent control theory in the application of technology to solve difficult using traditional methods complex system of control。
【关键词】：自动化智能控制应用【正文】：随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题.智能控制（intelligent controls)在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。
定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。
一、智能控制的主要方法智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
永磁同步电机无位置传感器控制技术研究综述
永磁同步电机无位置传感器控制技术研究综述【摘要】永磁同步电机无位置传感器控制技术是当前研究领域的热点之一。
本文通过对该技术进行综述，首先介绍了永磁同步电机控制技术的概况，然后详细分析了无位置传感器控制策略、基于模型的控制方法、基于适应性方法的控制技术以及基于滑模控制的应用。
在展示了这些控制技术的优势和特点的也指出了在实际应用中面临的挑战和需改进的地方。
我们对研究进行了总结，展望了未来的发展趋势，并提出了应对挑战的策略。
通过本文的研究，希望能够为永磁同步电机无位置传感器控制技术的进一步发展提供参考和指导。
【关键词】永磁同步电机，无位置传感器，控制技术，模型控制，适应性方法，滑模控制，研究总结，发展趋势，挑战与应对策略1. 引言1.1 研究背景永磁同步电机是一种具有高效率、高性能和广泛应用的电机类型，其在许多领域中得到了广泛的应用。
传统的永磁同步电机控制方法需要利用位置传感器来获取电机转子的位置信息，这增加了系统的成本和复杂性。
为了克服这一问题，无位置传感器控制技术应运而生。
无位置传感器控制技术通过利用电流和电压的反馈信息，结合适当的控制策略，实现对永磁同步电机的精准控制。
这种技术不仅可以降低系统成本，还可以提高系统的鲁棒性和稳定性。
研究永磁同步电机无位置传感器控制技术具有重要的理论和实际意义。
本文旨在对永磁同步电机无位置传感器控制技术进行综述和总结，系统地介绍这一领域的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究人员提供参考和借鉴。
通过对相关文献和案例的分析和总结，为进一步推动永磁同步电机无位置传感器控制技术的发展提供理论支持和实践指导。
1.2 研究目的永磁同步电机无位置传感器控制技术的研究目的是为了探索在没有位置传感器的情况下，如何实现对永磁同步电机的精准控制。
通过研究不依赖位置传感器的控制策略和技术，可以降低系统的成本和复杂度，提高系统的稳定性和可靠性。
研究无位置传感器控制技术还可以拓展永磁同步电机在各种应用中的适用范围，推动新能源车辆、工业制造等领域的发展。
无刷直流电机控制技术综述
无刷直流电机控制技术综述一、本文概述随着科技的飞速发展和工业自动化的深入推进，无刷直流电机（Brushless DC Motor, BLDCM）控制技术日益受到广泛关注。
无刷直流电机以其高效、节能、长寿命等优点，在电动工具、电动车、航空航天、机器人等领域得到广泛应用。
本文旨在对无刷直流电机控制技术进行综述，介绍其基本原理、发展历程、主要控制策略以及未来发展趋势，以期为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考。
本文将对无刷直流电机的基本结构和工作原理进行简要介绍，为后续的控制技术分析奠定基础。
通过回顾无刷直流电机控制技术的发展历程，揭示其从简单的开环控制到复杂的闭环控制，再到智能控制的演变过程。
接着，重点介绍几种主流的无刷直流电机控制策略，包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等，并分析它们在不同应用场景下的优缺点。
还将探讨无刷直流电机在高速、高精度、高效率等方面的特殊控制需求及其解决方案。
本文将对无刷直流电机控制技术的未来发展趋势进行展望，包括控制算法的优化与创新、新型功率电子器件的应用、以及电机与控制系统的一体化设计等。
通过本文的综述，读者可以对无刷直流电机控制技术有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的启示和指导。
二、无刷直流电机的基本原理与结构无刷直流电机（Brushless Direct Current，简称BLDC）是一种采用电子换向器替代传统机械换向器的直流电机。
其基本工作原理和结构与传统直流电机有所不同，因此在控制上也具有其独特之处。
基本原理：无刷直流电机的工作原理基于电子换向技术。
它利用电子开关器件（如功率晶体管或功率MOSFET）实现对电机电流的换向控制，从而改变了电机转子的旋转方向。
与传统直流电机相比，无刷直流电机省去了机械换向器和电刷，因此具有更高的运行效率和更长的使用寿命。
结构特点：无刷直流电机主要由定子、转子和电子换向器三部分组成。
定子通常由多极电磁铁构成，而转子则是一个带有永磁体的圆柱形结构。
飞行器控制律设计方法发展综述
08.10.12
1
综述（1）
经典方法： 在我国航空工程界,到目前为止,大多数战斗机的 控制系统都是采用经典频域或根轨迹法设计的。这种 方法简单实用,设计过程透明,工程设计人员可清晰地 看到系统的动态和性能是如何被修改的。而且现行的 飞行品质要求大多数是根据经典控制理论提出的,设 计依据充分,设计人员凭借自身丰富的设计经验,通过 使用多模态控制律以及调参技术等,最终可以设计出 性能较为完善的飞行控制系统。
7
特征结构配置控制（1）
优点：极点配置的一种扩展,能够在考虑系统零、 极 点要求的同时,满足在多变量之间解耦、 系统鲁棒性 等方面的要求。 设计：特征值决定了系统的响应快慢,反映了模态的 阻尼比、 自然频率等特征。特征向量则表明了各个 模态之间是如何按照回路状态分布,反映了模态之间 的耦合,且飞行品质要求中正好包含了这些耦合指标, 如有关滚转运动中荷兰滚振动的幅度,或者滚转角和 侧滑角之间的相对相位等,这些指标可以直接转化成 对特征向量的要求。通过特征结构配置,能够使闭环 系统的动态响应既满足一定的阻尼特性,又使各模态 之间保持期望的关联 /解耦合特性。
5
ห้องสมุดไป่ตู้
先进飞行控制系统
常用的先进飞行控制系统有：
(1)最优二次型控制 (2)特征结构配置控制 (3)非线性反馈线性化控制 (4)非线性 H 优化与μ综合鲁棒控制 (5)滑模变结构控制 (6)反步控制 (7)神经网络自适应控制
6
最优二次型控制
原理：采用一个数学上准确的性能指标来描述系统的 性能规范，从这个性能指标出发,便可求得系统的控 制增益,相当于同时闭合了多个控制回路并使各控制 回路的性能自动地协调。 优点：基于系统的状态变量模型,状态变量模型比传 递函数的描述包括更多的系统信息,从而容易得到完 善的控制系统性能。 缺点：将飞行控制系统的性能要求转换为设计用的性 能指标、加权系数的选择原则、 鲁棒性等问题,到目 前为止还没有得到很好的解决。
反应堆物理及控制技术综述
反应堆物理及控制技术综述随着人类能源需求的不断增长，核能作为一种清洁、安全、高效的能源形式，逐渐得到了广泛的应用。
反应堆物理及控制技术是核能发电的核心技术，也是目前全球范围内的重要研究领域之一。
本文将从反应堆物理基础、反应堆控制理论和方法、反应堆安全等方面，对反应堆物理及控制技术进行综述。
一、反应堆物理基础核反应堆是一种核能利用装置，其基本原理是利用铀或钚等核燃料的核裂变释放出的中子引起更多的裂变，并释放出巨大的能量，驱动液体或气体的热能机械转化为电能。
为了掌握反应堆工作的基本规律，需要了解反应堆的物理基础。
1.核反应过程核反应是指核粒子之间的相互作用引起核粒子数目或核组成发生变化的过程。
核反应包括核裂变和核聚变两种形式。
在核反应过程中，中子是很重要的因素。
中子在核反应堆中是起主导作用的粒子，可以诱发核裂变或核聚变。
2.核反应堆原理反应堆中的裂变产生的中子又被吸收和裂变，可以产生更多的中子，形成连锁反应，这是核反应堆发挥功效的基本原理。
核反应堆的性能参数包括反应堆功率、功率密度、热流密度、中子通量密度、燃料的热电效率等。
3.反应堆物理参数反应堆物理参数包括反应堆的中子产生率、中子的速度、中子的能量、中子的流量、中子的吸收截面、中子的散射截面、热量产生率等。
这些参数可以影响反应堆的性能，对反应堆的运行和设计有着重要的意义。
二、反应堆控制理论和方法反应堆控制是指人工调节反应堆中的中子流量，以达到期望的功率或中子流量的关键技术。
反应堆控制技术的发展一直是核能工业的核心研究领域之一。
1.反应堆控制方法目前主要的反应堆控制方法包括手动控制、自动控制和故障保护控制三种。
手动控制是指人工调节反应堆的功率，最常用于启动和关闭反应堆。
自动控制是指采用自动化系统根据反应堆运行状态自动调节反应堆功率或温度等参数。
故障保护控制则是为了保护反应堆在异常情况下的安全运行。
这三种控制方法在核能发电系统中都有着重要作用。
2.反应堆控制理论反应堆控制理论主要是建立反应堆控制模型，通过对反应堆动态特性的研究，分析反应堆调节过程的适应性和可调性。
PWM控制技术实现方法综述
PWM控制技术实现方法综述PWM（Pulse Width Modulation）是一种控制技术，通过调节脉冲的宽度，实现对电路中的电压、电流或功率的精确控制。
在各种应用领域中，PWM技术被广泛应用于电机控制、电源管理、LED调光等方面。
本文将对PWM控制技术的实现方法进行综述。
1. 脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation）：这是PWM控制技术的基本方法。
通过改变脉冲的宽度来控制输出信号的平均值，进而控制被控对象的电压、电流或功率。
常见的PWM波形包括方波、三角波、锯齿波等，其中方波是最常用的一种波形。
2.单通道PWM：单通道PWM控制技术是最基本的PWM应用方法。
其原理是根据输入控制信号的大小，确定输出波形的高电平时间和低电平时间，通过改变脉冲的宽度来控制输出信号。
单通道PWM适用于需要简单控制的场合，如电机驱动、光源调光等。
3.多通道PWM：多通道PWM控制技术是单通道PWM的拓展，可以同时控制多个通道的PWM信号。
多通道PWM常用于需要同时控制多个电机或多个光源的场合。
多通道PWM可以使用多路开关电路，或者使用专用的PWM控制芯片来实现。
4. 脉冲强度调制（Pulse Amplitude Modulation）：脉冲强度调制是一种改变脉冲幅值的PWM方法。
通过改变脉冲的幅值，来改变输出信号的幅值。
脉冲强度调制可以用于实现功率放大器的控制，也可以用于音频信号的调制。
5. 脉冲频率调制（Pulse Frequency Modulation）：脉冲频率调制是一种改变脉冲频率的PWM方法。
通过改变脉冲的周期，来改变输出信号的频率。
脉冲频率调制可以用于实现频率变换器，也可以用于音频信号的调制。
6.硬件实现：PWM控制技术可以通过硬件电路实现。
常见的硬件实现方法包括使用计数器、比较器、锁相环等电路来产生PWM信号。
硬件实现的优点是响应速度快、精度高，适用于对控制性能要求较高的场合。
7.软件实现：PWM控制技术也可以通过软件来实现。
机电系统控制技术的综述_New
机电系统控制技术的综述机电系统控制技术的综述机自1101班孙镍波现代机电控制系统正在向着智能化，精确化，学科交叉化的发展方向发展，电子信息和控制技术将对机械制造业的发展带来新的革命。
新型机电控制技术主要包含以下方面：1 机电系统的感知器件任何机电系统都需要从外界获取信息，类似于人的五官，传感器是获取信息的源头。
传感器种类繁多，性能各异，针对不同的控制系统，需要对传感器作出不同的选择。
传感器简介：传感器是机电控制的基础，是系统对外感知的基本器件，没有传感器就没有外界信号的准确输入。
传感器将感知量转换成另一种便于测量和输出的物理量，其中主要以电学量为主，从而大大降低信号分析的难度。
传感器一般由敏感元件和转换元件两大部分组成。
传感器作为一个完整的器件，绝大部分都是把转换电路及必要的辅助电源单元与敏感元件、转换元件一起做成一体化的冲信号，即将转过固定角度。
通过控制脉冲个数从而控制角位移量，因此步进电机的调速比直流电机更为精确。
3 机电系统控制中心单元控制单元是机电系统的核心，负责将来自各传感器的检测信号和外部输入命令进行集中、存储、计算、分析，根据信息处理结果，按照一定的程度和节奏发出相应的指令，控制整个系统有目的地进行运转。
3.1 单片机单片机是将CPU、RAM、ROM、I/O接口等单元集成到一块硅片上构成的微型计算机系统，它在的控制单元中可以说是最小的，但是其重要性却是其他控制单元无法比拟的。
单片机数量庞大，小到计算器，大到各种精密控制系统，它实际已成为世界上数量最多的处理器。
单片机的学习和开发充满无穷的魅力，造就了一批智能化控制的技术人才。
由于单片机的超低功耗、其强大的处理能力以及丰富的片上外围模块和方便高效的开发环境，它已经成功吸引了人们对单片机的发展和开发，单片机的功能甚至在逐步逼近传统的计算机，目前已经发展到32位300M的高速单片机，可以预见单片机的发展前景是无可估量的。
3.2 PLCPLC是可编程逻辑控制器的简称，它是利用计算机原理为顺序控制专门设计的、通用的、使用方便的装置。
三相电压型PWM整流器控制技术综述
三相电压型PWM整流器控制技术综述一、本文概述随着电力电子技术的不断发展，三相电压型PWM整流器作为一种高效、节能的电能转换装置，在电力系统中得到了广泛应用。
该类整流器采用脉宽调制（PWM）技术，通过控制开关管的通断，实现对输入电流波形的精确控制，从而满足电网对谐波抑制、功率因数校正等要求。
本文旨在对三相电压型PWM整流器控制技术进行综述，分析其基本原理、研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考。
本文首先介绍了三相电压型PWM整流器的基本结构和工作原理，包括其主电路拓扑、PWM控制技术以及电流控制策略等。
在此基础上，综述了当前国内外在三相电压型PWM整流器控制技术研究方面的主要成果和进展，包括调制策略优化、电流控制算法改进、系统稳定性分析等方面。
本文还对三相电压型PWM整流器在实际应用中所面临的问题和挑战进行了分析和讨论，如电网电压波动、负载变化等因素对整流器性能的影响。
本文展望了三相电压型PWM整流器控制技术的发展趋势，提出了未来研究的方向和重点，包括高效率、高可靠性、智能化控制等方面。
通过对三相电压型PWM整流器控制技术的综述和分析，本文旨在为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、三相电压型整流器的基本原理三相电压型PWM整流器是一种高效、可控的电力电子设备，它采用脉宽调制（PWM）技术，实现对交流电源的高效整流，将交流电转换为直流电。
整流器主要由三相桥式电路、PWM控制器、滤波电路等部分组成。
三相桥式电路是整流器的核心部分，由六个开关管（通常是IGBT 或MOSFET）组成，每两个开关管连接在一起形成一个桥臂，共三个桥臂。
通过控制开关管的通断，可以实现将三相交流电源整流为直流电源。
PWM控制器是整流器的控制核心，它根据输入电压、电流等信号，生成相应的PWM控制信号，控制开关管的通断时间和顺序，从而实现对输出电压、电流等参数的精确控制。
PWM控制器通常采用数字信号处理器（DSP）或微控制器（MCU）等实现，具有高精度、快速响应等特点。
先进控制技术的几种控制策略综述
先进控制技术的几种控制策略综述明权（湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410004）（E-mai: 87269709@）摘要：近十几年来，世界各国在加强建模理论、辨识技术、最优控制、高级过程控制等方面进行了研究，涌现出很多针对模型要求不高、在线计算方便、对过程及环境的不确定性有一定适应能力的先进控制策略和方法，主要有自适应控制、鲁棒控制、预测调制、H∞控制、模糊控制、人工智能控制等，本文综合分析了这些先进控制策略发展动态。
关键词：先进控制；控制策略；自适应控制；鲁棒控制；H∞控制；预测调制；模糊控制；人工智能控制。
1、引言众所周知，控制策略是控制的核心。
从模拟控制系统开始，到数字控制系统及模数混合系统的长期发展过程中，形成了许多有效的控制策略(方法)，一般分为两类：传统控制策略和现代控制策略。
传统控制策略主要有PID控制、Smith控制和解耦控制。
然而随着现代工业的大型化、复杂化发展，为了保证系统的稳定性、生产的安全性以及控制的精确性，采用单一基于定量的数学模型的传统控制理论与控制策略已经远远不能胜任。
于是，开发高级的过程控制系统，研究高级的控制策略，越来越成为控制界的关注对象。
近些年来，针对复杂控制过程的不确定性（环境结构和参数的未知性、时变性、随机性、突变性）、非线性、变量间的关联性以及信息的不完全性和大纯滞后性等，一批对模型要求不高、在线计算方便，对过程和环境的不确定性有一定适应能力的控制策略和方法得到了引用、改进和发展。
下文将先简单介绍几种传统控制策略，然后在其基础上比较性地引出自适应控制、鲁棒控制、H∞控制、预测控制、模糊控制、智能控制等控制策略。
2、传统控制策略简介2.1 PID控制PID控制策略是应用的最广泛的一种算法，它无论在模拟调节或数字控制中，都得到了广泛的应用。
这种控制方法具有一系列特性:（1）PID算法蕴涵了动态控制过程中过去、现在和将来的主要信息，而且其配置几乎最优。
电气工程与智能控制毕业论文文献综述
电气工程与智能控制毕业论文文献综述引言电气工程与智能控制是现代科技领域中一个重要的研究方向。
随着科技的不断发展，电气工程和智能控制在各个领域得到广泛应用。
本文将对电气工程与智能控制的相关文献进行综述，从理论研究到应用实践，从传统方法到智能化技术，全面了解该领域的最新进展。
一、电气工程的发展历程电气工程作为一门学科，始于19世纪末的电力革命。
自那时起，电气工程经历了一个漫长的发展历程。
其中包括电力系统、电机与传动系统、电器与电子系统等诸多分支领域的研究。
文献中对电气工程的发展历程进行了详细的回顾，总结了各个时期的重要研究成果和创新思想。
二、传统方法在电气工程中的应用传统方法在电气工程中占据着重要地位。
例如，功率电子技术在电力系统中的应用，嵌入式系统在电机控制中的应用等。
这些方法经过长期的实践验证，为电气工程领域的发展做出了重要贡献。
文献综述了一些传统方法在电气工程中的应用案例，并对其优缺点进行了分析。
三、智能控制技术在电气工程中的应用随着人工智能技术的快速发展，智能控制技术在电气工程中的应用越来越广泛。
例如，深度学习在电力系统负荷预测中的应用，遗传算法在电机控制中的优化设计等。
文献中对智能控制技术在电气工程中的应用进行了梳理，探讨了其在提高系统性能、节能减排等方面的优势。
四、电气工程与智能控制的交叉研究电气工程与智能控制的交叉研究是当前热点领域之一。
这种交叉研究不仅可以提高电气系统的性能，还可以推动智能控制技术的发展。
例如，基于人工智能的电力系统自动化、智能电网等。
文献中对电气工程与智能控制的交叉研究进行了综述，分析了其应用前景和挑战。
五、电气工程与智能控制的未来发展方向电气工程与智能控制在未来仍有许多需要探索和研究的方向。
例如，对电力系统进行智能化改造，提高系统的可靠性和智能管理能力；开发新型的电机驱动控制方法，提高系统的运行效率和可调控性等。
文献中对电气工程与智能控制的未来发展方向进行了展望，并提出了一些建议和思考。
先进控制技术的主要控制方法综述
先进控制技术的主要控制方法综述在现代工业生产中，控制技术是至关重要的一环。
先进控制技术作为一种高级的控制方法，被广泛应用于化工、电力、制造业等领域。
它通过引入先进的控制算法和技术手段，不仅可以提高系统的响应速度和稳定性，还可以降低生产成本，提高生产效率。
本文将围绕先进控制技术的主要控制方法展开综述，以便读者更全面地了解这一领域。
1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于数学模型的先进控制方法。
其核心思想是利用系统的数学模型对未来的发展进行预测，并基于预测结果制定控制方案。
MPC广泛应用于化工、石油、电力等行业中，通过对系统动态特性进行建模和预测，可以实现快速响应和系统稳定性的提高。
2. 自适应控制自适应控制是一种能够自动调节控制参数以适应系统变化的控制方法。
通过引入自适应算法，系统可以根据外部环境的变化实时调整控制参数，从而保持系统的稳定性和可靠性。
自适应控制在飞行器、机器人、汽车等领域有着广泛的应用，能够有效应对各种复杂的控制场景。
3. 鲁棒控制鲁棒控制是一种能够在系统参数变化或者外部扰动的情况下保持系统稳定性的控制方法。
它通过引入鲁棒性设计，可以有效克服系统参数变化和外部干扰带来的影响，保障系统的稳定运行。
鲁棒控制在航空航天、汽车、机械等领域有着重要的应用，能够大大提高系统的可靠性和稳定性。
4. 预测控制预测控制是一种基于系统状态的预测进行控制的方法。
通过对系统状态的预测，可以有效地制定控制策略，实现对系统的精准控制。
预测控制在电力系统、交通系统、自动化生产线等领域有着广泛的应用，能够提高系统的控制精度和稳定性。
5. 非线性控制非线性控制是一种能够有效应对系统非线性特性的控制方法。
许多实际系统都存在着复杂的非线性特性，如摩擦、干扰等，传统的线性控制方法往往难以处理这些问题。
非线性控制方法通过引入非线性建模和控制算法，可以克服系统非线性带来的影响，实现对系统的精准控制。
非线性控制在航空航天、机器人、智能制造等领域有着重要的应用，能够有效提高系统的控制精度和鲁棒性。
先进控制理论在电力系统中的应用综述及展望
先进控制理论在电力系统中的应用综述及展望摘要：控制理论作为一门科学技术，已经广泛地运用于各个行业。
20世纪以来，控制理论与方法对电力工业的进步做出了巨大贡献，随着控制理论的发展和电力系统的日益复杂化，电力系统控制包含的内容也越来越丰富。
本文围绕先进控制理论在电力系统中的应用综述及展望方面展开详细分析，希望能够给相关人士提供重要的参考价值。
关键词：电力系统；PID控制；线性控制引言：先进控制理论的发展和应用极大地促进了其他学科的发展，改变着社会生产和人们生活的面貌。
根据国家电网公司的发展规划，“十二五”期间我国特高压电网将进入快速发展阶段，形成以“三纵三横”特高压交流和14回特高压直流为骨干网架的“三华”交直流混联电网。
对于较为庞大的电力系统来说，在研究其动态特性的同时，构建先进的安全控制系统成为了难点问题。
再加上各种先进技术的应用，不仅促使电力系统的调控能力明显提高，而且一定程度上也增加了电网控制的复杂性，对电力系统的稳定运行要求又相应提高。
因此，改善与提高我国电力大系统的动态品质、安全稳定和经济性一直是电力科技的首要任务。
提高电力系统稳定性的最经济和最有效的手段之一是采用先进的控制理论和方法。
为此，文章围绕先进控制理论在电力系统中的应用综述及展望进行分析，具有重要的现实意义。
一、经典控制经典控制理论形成于20世纪20年代到50年代，主要为满足第二次世界大战前后军事技术和工业发展的需要。
其代表性著作是钱学森的《工程控制论》。
经典控制理论主要研究线性时不变、单输入单输出的控制问题。
在分析和设计大型反馈控制系统时，经典控制论主要采用频域法，其中以Nyquist判据、Bode图和根轨迹法最为广泛。
经典控制理论的设计目标是使闭环系统特征方程的特征根全部位于左半开平面上。
上述设计目标可以描述为一类无目标函数的优化问题，即约束满足问题。
由于使系统稳定的控制器解并不唯一，所以根据经典控制理论设计的PID控制器往往带有较大的冗余性。
间歇过程优化与先进控制综述
间歇过程优化与先进控制综述陈治纲,许 超,邵惠鹤(上海交通大学自动化系,上海,200030) 摘要: 总结近年来间歇过程操作优化和设计优化中出现的各种新方法,以及在优化问题求解中使用的各种先进控制策略,反映间歇过程最优化和先进控制的最新研究方向。
重点介绍间歇过程单元的操作优化和控制,兼顾在线稳态优化和动态优化。
对新的研究方法提出展望。
关键词: 间歇过程;优化;先进控制 中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:100023932(2003)(03)200012061 引 言间歇过程(Batch Processes )广泛应用于精细化工、生物制品、药品生产、农产品深加工等领域。
近年来,为适应多品种、多规格和高质量的市场要求,间歇过程生产重新受到重视,国外还出现了较大规模的间歇生产,针对间歇过程的优化和先进控制的研究也出现了新的热潮。
在普通工业过程中间歇过程所占的比例如表1所示[1]。
表1 工业生产中采用间歇生产过程与连续生产过程的比例工业部门生产方式间歇生产过程连续生产过程化工45%55%食品和饮料65%35%医药80%20%冶金35%65%玻璃和水泥35%65%造纸15%85% 间歇生产也是一种很古老的生产方式。
当前,特别是国内的大多数间歇生产过程自动化水平普遍较低。
为提高市场竞争力,节约生产成本,并兼顾环保的要求,在间歇生产中推行各种优化方法和先进控制策略成为迫切的需要。
计算机的飞速发展,测量技术的进步和各种非线性优化算法的成熟为间歇过程中先进算法和技术的应用提供了坚实的保障。
现代控制技术的进步和现代化生产对过程优化要求的不断提高,使控制和优化的关系越来越密不可分,对于间歇过程尤其如此。
一方面,由于过程模型的不确定性不可避免和各种干扰的存在,间歇过程的优化问题一般要求在线、实时地进行,而这一“动态”特性可以借助于一些先进的控制方法来实现;另一方面,先进控制算法往往具有基于模型的、含有某种优化性能指标的特点,其实施过程中需要对出现的优化问题进行实时求解。
3种控制规律和方法综述
先进控制技术综述在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点。
1.自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
1．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
多电机同步运动控制技术综述
多电机同步运动控制技术综述1. 本文概述随着现代工业自动化的快速发展，多电机同步运动控制技术在诸多领域，如机器人、数控机床、生产线自动化等方面得到了广泛应用。
本文旨在对多电机同步运动控制技术进行全面的综述，以期为读者提供清晰、系统的技术理解和应用指导。
本文将简要介绍多电机同步运动控制技术的基本概念和原理，包括其定义、发展历程以及主要的应用场景。
接着，本文将重点分析多电机同步运动控制技术的关键技术和挑战，如同步策略、误差补偿、动态性能优化等。
本文还将对多电机同步运动控制技术的不同实现方法进行比较和评价，包括传统的PID控制、现代的控制算法如模糊控制、神经网络控制等。
在综述的过程中，本文将结合近年来国内外在多电机同步运动控制技术方面的重要研究成果和案例，深入剖析其技术特点、应用效果以及可能的发展方向。
本文将总结多电机同步运动控制技术的发展趋势和前景，以期对未来的研究和应用提供参考和启示。
通过本文的综述，读者可以对多电机同步运动控制技术有一个全面、深入的了解，为实际应用和研究提供参考和指导。
2. 多电机同步运动控制的基本原理首先是速度同步控制。
在多电机系统中，为了实现同步运动，需要确保各个电机的转速一致。
这通常通过采用速度反馈控制策略来实现，即通过传感器实时检测电机的实际转速，并与期望的转速进行比较，然后根据误差调整电机的控制输入，使其逐渐接近期望的转速。
其次是位置同步控制。
除了速度同步外，位置同步也是多电机同步运动控制中的重要方面。
为了确保各个电机在运动中保持相对位置不变，需要采用位置反馈控制策略。
这通常通过编码器或传感器实时检测电机的实际位置，并与期望的位置进行比较，然后根据误差调整电机的控制输入，使其逐渐达到期望的位置。
最后是力同步控制。
在某些多电机系统中，除了速度和位置同步外，还需要实现力的同步。
例如，在机器人抓取物体时，需要确保各个电机产生的合力与期望的抓取力一致。
这通常通过力传感器实时检测物体受到的力，并根据误差调整电机的控制输入，使其产生的合力逐渐接近期望的抓取力。
计算机控制系统的发展综述
计算机控制系统的发展综述【摘要】在工程和科学领域，自动控制担负着重要的角色。
自动控制理论和技术的不断发展，为人们提供了获得动态系统最佳性能的方法，提高了生产效率，并使人们从繁重的体力劳动和大量重复性的手工操作中解放出来，本文讨论了计算机控制系统在工业控制上的应用及其发展趋势，加深了对计算机控制系统的理解。
【关键词】计算机控制系统;自动控制;发展趋势一、计算机控制系统的工作原理随着科学技术的进步，人们越来越多地用计算机来实现控制系统，因此，充分理解计算机控制系统是十分重要的。
我们可以把计算机控制系统看作是模拟控制系统的一种近似，但这种看法是相当贫乏的，因为它没有充分发挥计算机控制的潜力，最多只能获得与采用模拟控制时一样的控制效果。
计算机控制系统就是利用计算机（通常称为工业控制计算机，简称工业控制机）来实现生产过程自动控制的系统。
在计算机控制系统中，由于工业控制机的输入和输出是数字信号，因此需要有A/D和D/A转换器。
因此，从本质上看，计算机控制系统的工作原理可以归纳为3个步骤：①实时数据采集②实时控制决策③实时控制输出以上过程不断重复，使得整个系统按照一定的品质指标进行工作，并对被控量和设备本身的异常现象即使做出处理二、计算机控制系统的组成计算机控制系统由计算机（工业控制机）和生产过程两大部分组成。
工业控制机指按生产过程控制的特点和要求而设计的计算机，它包括硬件和软件两个组成部分。
生产过程包括被控对象和测量变送、执行机构、电气开关等装置，这些装置都有各种类型的标准产品，在设计计算机控制系统时，根据需要合理地选型即可。
三、计算机控制系统的发展概况1.开创时期（1955-1962）早期的计算机使用电子管，体积庞大，价格昂贵，可靠性差，只能从事一些操作指导和设定值控制。
2.直接数字控制时期（1962-1967）在这个时期，就是那件直接控制过程变量，完全取代了原来的模拟控制，因而称这样的控制为直接数字控制（DDC）。
综述新技术环境下控制的研究内容及方法
综述新技术环境下控制的研究内容及方法随着科技的不断进步，带来的新技术普遍应用于各行各业，其中不乏控制技术，使各种设备与机器能够协同完成任务，起到调节系统工作的作用，本文将重点介绍新技术环境下控制的研究内容及方法，以及可能的发展趋势。
1、新技术环境下控制的研究内容在新技术环境下，控制的研究内容主要包括智能控制、多智能控制系统、人机交互控制系统、网络控制系统、分布式控制系统、灵活制造系统、远程检测与控制系统等等。
（1）智能控制是一种利用机器学习、神经网络技术等方法进行控制的技术，旨在建立可以针对不同输入变化，输出能够快速调整，从而达到自主学习和自我优化的智能控制系统。
（2）多智能控制系统是将多个智能控制系统集成在一起，实现管理、监测和控制的复杂系统，它可以有效地实现多机器的协同工作，并综合运用数据挖掘、知识发现、机器学习和深度学习等技术，对大量复杂多变数据进行分析和识别，从而达到有效控制的目的。
（3）人机交互控制系统可以提高控制系统的灵活性和可操作性，实现人机的双向交互，不仅在普通控制系统中发挥重要作用，而且在智能控制领域也得到广泛应用。
（4）网络控制系统是基于网络环境的控制系统，其能够有效的通过以太网、以太网/IP等网络技术实现数据的共享、信息的传输和远程控制，确保系统能够稳定运行。
（5）分布式控制系统是指将控制系统分布到不同的设备上去实现设备的共享与整合，使得系统数量可以提高，信息传递更有效，其结构可以有效的提高系统的性能。
（6）灵活制造系统是一种新型的制造系统，它能够在更短的时间内、更短的开发周期内，灵活地实现个性化、多变化和高质量的制造，这样可以满足客户不断变化的需求，同时也可以提高生产效率。
（7）远程检测与控制系统是一种可以通过网络进行实时控制和监控的系统，它可以实现对设备进行遥控操作，掌控远程现场的变化，同时也可以有效的降低维护成本，提高设备的利用率。
2、新技术环境下控制的方法在新技术环境下，控制的方法可以分为传统控制方法与智能控制方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
先进控制技术规律和方法综述在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点。
1.自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
1．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
图2 模型参考自适应框图其他形式的自适应控制系统是指除前面所描述的自校正控制系统和模型参考控制系统以外基于先进理论的自适应控制系统及多变量过程自适应控制系统、非线性自适应控制系统和权系数自适应控制系统等。
1.2 自适应控制应用及其优缺点控制器参数的调整最早出现于1940年，直到20世纪50年代末，由于飞机控制器的需要，麻省理工学院首先提出了飞机自动驾驶仪的模型参考自适应控制方案。
1960年至1970年间，伴随着控制理论的发展，自适应控制设计有了有效的基础，进入20世纪80年代后，随着数字机性能价格比的迅速改善和微机应用技术的不断提高，至此自适应控制得到了充分的应用。
如今自适应控制得到进一步发展，其不仅在工业领域取得了较大的成功，而且在社会、经济和医学等非工业领域也进行了有益的探索。
自适应控制的应用主要有以下几个方面：工业过程控制，智能化高精密机电或电液系统控制，电力系统的控制，航天航空、航海和无人驾驶，柔性结构与振动和噪声的控制，生物工程及武器系统。
同一般的反馈控制相比，自适应控制具有如下优点：(1)一般反馈控制主要适用于事先确知的对象或确定性对象。
自适应控制可应用先前无法确知的对象和时变对象。
(2)一般反馈控制具有抗干扰能力，能够消除状态扰动引起的系统误差。
自适应控制因为有辨识对象和在线修改参数的能力，因而不仅能够消除状态扰动引起的系统误差，还能消除系统结构扰动引起的系统误差。
(3)一般反馈控制系统的设计需要掌握描述系统特性的数学模型及其环境变化状况。
自适应控制系统设计很少依赖数学模型，只需要较少的先验知识，就可以通过自适应的控制设计实现控制目标。
(4)自适应控制是更复杂的反馈控制，与一般反馈控制相比增加了自适应控制机构或辨识器，还附加了一个可调系统，可以解决更复杂的控制问题。
2.预测控制预测控制是一种基于预测模型的控制方法，采用了滚动优化，反馈矫正等方法。
(1)预测模型：预测控制是一种基于模型的控制算法，这一模型称为预测模型，预测模型的功能是根据对象的历史信息和未来输入预测其未来输出，这里只强调模型的功能而不强调其结构形式；因此预测模型既可以是差分方程、微分方程等参数模型，也可以是被控过程的脉冲响应、阶跃响应等非参数模型。
(2)滚动优化：预测控制是一种优化算法，它是通过某一性能指标的最优来取得未来控制作用的，与通常的离散最优控制算法不同，其不是采用一个对全局相同的优化性能指标，而是在每一时刻有一个相对于该时刻的优化性能指标。
(3)反馈校正：预测控制是一种闭环控制算法。
由于实际系统受非线性、时变、模型失配、干扰等因素的影响，基于不变模型的预测输出不可能与系统的实际输出完全一致，而在滚动实施优化过程中，又要求模型输出与系统实际输出保持一致，为此在预测控制算法中采用检测实际输出与模型输出之间的误差进行反馈校正来弥补这一缺陷。
2.1 预测控制介绍现在比较流行的算法包括有:动态矩阵控制(DMC)；广义预测控制(GPC)；内模控制(IMC)等。
DMC算法是采用基于对象阶跃响应特征的预测模型。
设计过程中采用固定格式，用二次型目标函数决定控制量最优值增量序列，采用自校正动态矩阵控制等多种算法，用改变二次型目标函数中的权系数阵来实现。
DMC算法是一种基于对象阶跃响应模型的预测控制算法，适用于渐近稳定的线性对象，其结构如图3所示。
图3 DMC结构示意图DMC算法主要特点是，算法比较简单、计算量较少、鲁棒性较强，比较适用于有纯时延、开环渐进稳定的非最小相位系统。
该方法近年来已在冶金、石油、化工等领域得到了广泛的应用。
广义预测控制（GPC）是80 年代末产生的一种新型预测控制算法，该方法融合了自适应控制与预测控制的基本思想，与模型算法控制（MAC）和动态矩阵控制（DMC）的主要区别在于采用受控可控自回归积分滑动平均模型（CARIMA）。
广义预测控制改进了最小方差自适应控制中对非最小相位系统敏感等缺点，具有模型参数少，对扰动、随机噪声、时滞变化有较强的鲁棒性等特点，GPC方法的结构如图4所示。
图4 GPC控制结构框图在广义预测控制中，通过输出的测量值与模型的预估值，得到模型的预测误差，在利用模型预测误差来校正模型的预测值，从而得到更为准确的将来输出的预测值.内模控制（IMC）是预测控制的重要组成部分，最先由Garcia于1982年提出的，因为它的设计简单、跟踪调节性能好、鲁棒性强、可以消除不可测干扰的影响，可以用来分析和设计预测控制系统。
1989年Morari透彻研究了内模控制的鲁棒性和稳定性，并且由其他学者推广到非线性系统，蓬勃发展中的神经网络也引入到内模控制中。
内模控制还和许多其它控制方式相结合，如内模控制与模糊控制、内模控制和自适应控制、内模控制和最优控制、预测控制的结合使内模控制不断得到改进并广泛应用于工程实践中，取得了良好的效果。
内模控制的基本控制如图5所示：图5 内模控制结构框图在上图中给出的是连续系统的内模控制结构框图，其中R(s)为给定输入；()r G s 为参考输入滤波器；()c G s 为内模控制器；()f G s 为反馈滤波器；()G s 为被控对象模型；()m G s 为预测对象模型，也称为内部模型；()D s 为外部不可测扰动；()e D s 为反馈差值；()Y s 为被控对象的输出量。
内部模型()m G s 的选取可以有多种方法，可以为参数模型，也可以是非参数模型，人们常常将预测控制算法等价变换为相应的内模结构，通过内模控制理论的结果来分析预测控制的稳定性和鲁棒性。
当内部模型与实际模型精确相等（()()p m G s G s =），且没有扰动时时开环控制，但实际生产过程中系统模型是无法准确的得到的，因此内模控制实际应用中是一种闭环控制方法，()e D s 反映了模型不确定性与外加扰动对系统的影响。
IMC 系统具有对偶稳定性、理想控制器特性、零稳态偏差特性等优良特征。
内模控制器设计可分为两个阶段：首先，设计一个稳定的理想控制器，而不考虑系统的鲁棒性和约束；其次，引进滤波器，通过调整滤波器的结构和参数来获得期望的动态品质和鲁棒性。
2.2 预测控制应用及其优缺点预测控制控制效果好、鲁棒性强，适用于控制不易建立精确数学模型，且比较复杂的工艺过程，并已在许多不同的控制对象中取得了成功的应用，如电力、化工、冶金、机器人手臂、投资决策、医疗、飞机自动驾驶仪、船舶自动舵、故障诊断等[7]。
目前，常用的预测控制应用于变化比较缓慢的生产过程或对象时，一般能取得较好的结果，而对于变化迅速而复杂的过程或对象，由于模型不精确、控制算法复杂和运算量大，往往难以实现在线实时控制。
因此，寻找算法简单，建模容易，控制迅速而有效的方法一直是人们努力的方向。
将智能技术引入控制系统是控制学科发展的必然趋势，对于大滞后过程来说，由于当前施加的控制作用，需要经过较长的时间才会在输出中反映出来，可见实现大滞后过程控制的关键在于对系统输出的预测。
二十世纪70年代末从实践中发展起来的预测控制算法为大滞后系统的控制提供了一种方法。
但现有的一些预测方法，如史密斯预估法，模型算法控制，动态矩阵预报控制等，()D s都需要较精确的系统数学模型，因此建模成了预测控制发展的一个瓶颈。
目前，预测控制系统的研究方向，不仅先进预测控制和智能预测控制的研究备受人们关注，预测函数控制、多速率采样预测控制、多模型切换预测控制和有约束预测控制的研究也使很多专家学者产生了浓厚的兴趣，并且在这些方面的研究也取得了不少有意义的研究成果。
预测控制是基于模型的算法，而复杂时变的非线性系统难以用常规的方法来建立模型，致使常规的预测控制算法难以实现，其次预测控制算法中不可避免的存在着大量大矩阵的相乘、求逆等运算，计算周期过长，不适合于那些动态过程比较快的对象实时控制要求。
还有由于预测控制采用以大范围输出预测为基础的在线滚动优化控制策略，使得预测控制闭环输入输出方程非常复杂，其主要设计参数都是以蕴含的方式出现在闭环传递函数中，而难以用解析表示式表示出各参数变化对闭环系统动静态特性、稳定性和鲁棒性的影响，难以给出设计参数变化的选择准则。
这表明现有的理论研究仍远远落后于工业生产实际。
因此，突破现状解决预测控制中存在的问题，对促进这类富有生命力的新型计算机控制算法的进一步发展具有重要意义。
3.PID控制PID控制策略是应用的最广泛的一种算法，它无论在模拟调节或数字控制中，都得到了广泛的应用。
这种控制方法具有一系列特性:（1）PID算法蕴涵了动态控制过程中过去、现在和将来的主要信息，而且其配置几乎最优。
利用比例P、积分I及微分D的上适当的配合，可使动态过程快速、平稳、准确，收到了良好的效果。
（2） PID 控制适应性好，有较强的鲁棒性。