先进控制技术及应用

0前言 在工业生产过程中，一个良好的控制系统不但要保护系统的稳定性和整个生产的安全，满足一定约束条件，而且应该带来一定的经济效益和社会效益。然而设计这样的控制系统会遇到许多闲难，特别是复杂工业过程往往具有不确定性（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。要想获得精确的数学模型十分刚难。因此，对于过程控制系统的设计，已不能采用单一基于定量的数学模型的传统控制理论和控制技术，必须进一步开发高级的过程控制系统，研究先进的过程控制规律，     

DCS故障诊断专家系统

主要介绍了华东理工大学自动化系研制开发的DCS故障诊断专家系统，该系统采用了专家系统开发工具Eclipse的内核，以关系数据库VisulFoxPro6.0作为支持环境，建立相应的故障诊断规则，并开发出与之相配匹的知识自动获取系统和用户界面。作为DCS故障诊断的有效手段。该系统已在DCS的维护工作中使用。     

基于非参数对象模型的计算机控制方法(综述)

一、引言在控制理论中,被控制对象的动态特性描述方法不外乎为参数模型和非参数模型二类方法0基于参数对象模型的控制系统设计方法在控制理论中一直处于主导地位,目前发展得也较为成热。起源于50年代初的经典控制理论,它的两大支柱——根轨迹方法和频率域方法都是基于对象的频域参数模型。但是经典控制理论仅能够处理单输入——单输出(SISO)的定常系统,设计方法也仅从稳定性角度定性地综合控制系统的品质,     

过程系统在线鲁棒优化控制方法

生产过程系统优化控制的主要任务是迅速地跟踪过程系统最优操作条件的变化[1].然而 由于实际过程系统的模型以及测量信息具有不确定性,因而研究具有鲁棒性的优化控制方法 具有一定的价.为此提出了基于一定长度优化序列以及不确定区间最优化的优化控制方 法.     

基于滑模变结构的永磁同步直线电机控制系统研究

永磁同步直线电机具有非线性、耦合性、负载扰动、时变不确定性等特点,简单PID控制很难做到精确的控制.针对永磁同步直线电机PID控制动态响应慢、抗干扰能力差等不足,提出用滑模控制器代替PID控制器的控制策略.实验仿真结果表明,相对于PID控制器,滑模控制器系统在快速性及稳定性方面得到很大的提高.     

一种基于输入训练神经网络的非线性PCA 故障诊断方法

简要讨论了线性PCA故障诊断方法存在的问题，提出一种基于输入训练神经网络的非线性PCA故障诊断方法。该方法首先利用输入训练神经网络和BP网络双网络机制，实现非线性主元的识别，并采用统计方法进行故障检测与故障分离。对CSTR的仿真研究结果表明，该方法能够克服线性PCA方法在提取过程变量的非线性特征方面存在的不足，并能够准确地进行故障检测和分离。     

化工过程控制混杂系统及其Petri网描述

强调混杂系统的分析，研究了一类化工过程控制系统的混杂系统特性，建立了由过程层、监控层和调度层组成的混杂系统多层混合模型结构。论文分别讨论了各层混杂系统的模型形式，特别对过程控制层混杂系统模型进行了详细的描述。引入Petri网作为描述化工过程控制混杂系统的方法，以化工溶剂回收过程为例，建立了基于混合Petri网的过程控制层的模型。论文的工作为深入研究化工过程控制混杂系统奠定了基础。     

基于PCA-SVM的软测量建模方法与应用

主元分析(PCA)能够有效地提取数据的特征信息，消除变量问的共线性；而将基于统计学习理论的支持向量机(SVM)用于数据建模具有显的优点。本提出了将PCA与SVM相结合的软测量建模方法，并利用该方法建立了工业萘初馏塔酚油含萘量软测量模型，应用结果表明了该方法的有效性和优越性。     

非线性多变量离散自适应控制

为了获得一种结构简单、参数整定方便的控制策略,研究了化工过程的一种非线性自适应控制方法。该方法采用非线性多变量模型来近似化工过程的动态特性,并将一般模型控制算法(GMC)与非线性观测器结合,将被控对象模型直接嵌入到控制中,用非线性观测器来进行参数在线辨识,构成自适应控制系统。该非线性控制系统在控制没有约束的情况下,控制系统为一个线性伪二阶系统。控制器参数整定方便,其中非线性观测器整定参数只有一个。该系统用于压力容器的控制,实时控制表明非线性自适应控制系统性能良好。