流體機(jī)械智能化技術(shù) 在石油化工中的應(yīng)用分析

導(dǎo)讀：

當(dāng)前石油化工流體機(jī)械智能控制領(lǐng)域中，諸多先進(jìn)的技術(shù)獲得應(yīng)用，這與控制理論的發(fā)展也有著密切的關(guān)系。目前，主要應(yīng)用技術(shù)包括以下幾項(xiàng)，一起跟乳化機(jī)設(shè)備小編來(lái)了解一下。

(1) 自學(xué)習(xí)控制技術(shù)

在流體機(jī)械復(fù)雜工作過(guò)程屮.丨要根據(jù)其工作特征實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)模式識(shí)別，惜助頻 ui'ri 'I. u學(xué)習(xí)控制理論和基于時(shí)域的迭代控制理論實(shí)現(xiàn)111 __1柷的學(xué)習(xí)，并且能夠在后期的工作過(guò)程中發(fā)揮自V從而達(dá)到智能化決策的目的。同時(shí)，在應(yīng)用非線性時(shí)變系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制理論;最優(yōu)迭 n ■';" 控制理論以及閉環(huán)迭代學(xué)習(xí)控制理論。

(2) 實(shí)時(shí)智能優(yōu)化技術(shù)

石油化工流體機(jī)械在運(yùn)作中對(duì)時(shí)效要求較高，需要系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)反饋initfc,在該技術(shù)應(yīng)用中就需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的特征數(shù)據(jù)提nr濃縮與數(shù)據(jù)調(diào)和，能夠自動(dòng)識(shí)別工作過(guò)程中存在的m,借助收集的信息確定工作狀態(tài)，能夠?qū)ぷ鳡顟B(tài)入叫堪F系統(tǒng)性能的優(yōu)化。在此過(guò)程中，需要保證優(yōu)化系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性，并且進(jìn)行時(shí)變非線性過(guò)程的模型更新。

(3)模糊控制系統(tǒng)技術(shù)

石油化工流體機(jī)械的模糊控制有著重要的作用，能夠在控制過(guò)程中識(shí)別信息，針對(duì)難以確認(rèn)的模型進(jìn)行決策。其中，關(guān)鍵的模糊控制系統(tǒng)技術(shù)包括模糊關(guān)系模型和模糊推理網(wǎng)模型辨識(shí)、非線性系統(tǒng)的精確/模糊混合建模;工程化的模糊控制算法，包括模糊控制規(guī)則的自學(xué)習(xí)算法，模糊控制器設(shè)計(jì)和參數(shù)自整定;模糊控制系統(tǒng)軟件，包括模糊控制器DCS組態(tài)軟件、在線仿真及模糊預(yù)測(cè)控制器參數(shù)整定。

 

(4)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

石油化工流體機(jī)械的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論能夠?qū)崿F(xiàn)軟件測(cè)量和非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)。在工作過(guò)程中能夠應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論、非模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論、自適應(yīng)控制理論以及元胞控制器等理論，提升流體機(jī)械的控制水平。同時(shí)，在流體機(jī)械的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中還涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嵌入、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性及魯棒性。

(5)大系統(tǒng)分散智能控制

在流體機(jī)械智能控制中需要大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的分散智能控制策略來(lái)提升控制能力，其中，據(jù)乳化機(jī)設(shè)備小編了解，人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)的交互式感知理論、決策理論、自習(xí)理論是流體機(jī)械智能控制的重要支撐技術(shù)，并且能夠根據(jù)多智能體控制系統(tǒng)的目標(biāo)評(píng)價(jià)、分解協(xié)調(diào)以及學(xué)習(xí)理論來(lái)達(dá)到功能要求。此外，還需要借助異質(zhì)多智能體控制系統(tǒng)通信針對(duì)特定的工作要求實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)正常運(yùn)行。