1、本文針對常見工業(yè)過程控制對象存在的大慣性、時變不確定和非線性等特征，探討應用智能控制的方法來提高系統(tǒng)的性能指標、改善其控制效果。
　　論文課題背景為一類典型的過程控制系統(tǒng)——藥劑溫度控制系統(tǒng)。鑒于被控對象存在純時滯、大慣性、時變不確定性等特點，文中提出了基于模糊邏輯來智能調整PID控制器參數的方法，并應用了可編程序控制器+觸摸屏的方式來實現(xiàn)系統(tǒng)的智能化操作。實際運行結果表明此方法具有良好的控制效果，它能夠降低被控量超調、提高控制精

2、度并且增強系統(tǒng)的魯棒性。可證明在這類對象的應用中，該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制方法。
　　此外，由于工業(yè)對象普遍存在強烈的非線性和參數不確定問題，論文提出了神經網絡的建模和控制方法。仿真對象仍為藥劑溫控系統(tǒng)，模型辨識結構采用串并聯(lián)形式，并分別使用改進BP算法和浮點式遺傳算法進行了神經網絡正模型權系數的學習。最后，應用自校正控制結構組成復合神經網絡自適應溫度控制系統(tǒng)，并對神經網絡控制器進行了訓練。仿真結果表明遺傳算法能夠快速穩(wěn)定地學習