量p://www.co 北京石油化工学院学报 第14卷第3期 Vol.14 No.3 Journal of Beijing Institute of 2006年9月 Sep.2006 Petro-chemical Technology 现代控制理论在过程工业中的应用和发展 张慧平戴波杨薇 (北真石油化工学院自动化系，北京102617) 介绍了现代控制理论的发展，特点和分类，分析了现在较为流行的预测控制系 及在过程控制领城中的成用和发展趋势介绍了智能控制研究的几个理论分支，从工业过程控制方面 分析了当前智能控制的应用领域，指出了其中的研究重点和末来的研究方向。 关健 词现代控制理论：过程控制工程：预测控制：智能控制 中图法分类号TP393.08 20世纪50年代末发展起来的以状态空间 方法为主体的现代控制理论，为过程控制带来 1先进控制的主要特点 了状态反馈，输出反馈、解耦控制等一系列多变 (I)与传统的比例、积分、微分控制(PID 量控制系统设计方法：与此同时，计算机技术的 不同，先进控制通常是一种基于模型的控制策 持续发展使计算机控制在工业生产过程中得到 了广泛的应用，这 一切都孕育着过程控制领城 的新突破。 的一个重要发展方向 1980年前后，来自过程控制界两位探索者 (2)先进控制通常用于处理复杂的多变量 L Richalet和C.R Cutler别报首了各自 过程控制问题，如大时滞、多变量耦合，被控变 研究的有关解决实时动态环境下带约宋多变 量与控制变量存在着各种约東等 。先进控制 耦合系统控制问题的成果。这就是著名的模型 建立在常规单回路控制之上的动态协调约束脑 预测启发式控制(MPHC)和动态矩阵控制 制，可使控制系统适应实际工业生产过程动态 (DMC)这 一事实表明过程工业已开始接受 特性和操作要求 现代控制概念，从而引发了预测控制等先进控 (3)先进轻制的实时需要足够的计算功 制策略在工业过程控制中的大量应用。20世 作为支持。由于先讲控制受控制算法的复杂性 纪80年代，出现了许多约束模型预测控制的丁 和计算机硬件两方面的影响，早期的先进控制 程化软件包]。基于模型控制的理论体系已基 算法通常是在计算机控制系统的上位机上实施 本形成，并成为目前过程控制应用最成功、最有 的。随着DCS功能的不断增强，更多的先进粒 前途的先进控制策略。 制策略可以与基本控制策略一起在DCS上实 近年来，人工智能技术有了长足的进步，并 现，后一种方式可有效地增强先进控制的可靠 在许多科学与工程领域中 得 泛的 性、可操作性和可维护性 用。就过程控制而言，专家系统，神经网辂、快 2 糊系统是最具有潜力的3种工具。基于非线 分类 性模型（机理和经验）的控制有了较大的发展， 著名过程控制专家D.E.Seborg给出的按 但是，非线性控制尚属开发中的先进控制策略 应用程度分类的过程控制策略有 实际的工业应用尚不多见)。 第一类：传统控制策略，如手动控制、PID 控制、比值、串级、前馈， 收倍日期：2006-03-18 第一类，先讲控制 经典技术，如增拾语
第 14卷 第 3期 2006年 9月 北 京石油 化 工学 院学 报 JournalofBeijingInstituteof Petro—chemicalTechnl~logy Vo1．14 NO．3 Sep． 2006 现代控制理论在 过程工业 中的应用和发展 张慧平 戴 波 j汤 薇 (北 京 石 油 化 工 学 院 自动 化 系 ，北 京 102617) 摘 要 介绍了现代控制理论 的发展 、特点 和分 类。分析 了现在 较为流行 的预测控 制系 统 及在过程控制领域 中的应用和发展趋 势。介绍 了智 能控制 研究 的几个理 论分支 ，从 工业过程控 制方 面 分析 了当前智能控 制的应用领域 ，指出了其 中的研究重点 和未来 的研究 方向 。 关 键 词 现代控制理论 ；过程控制 工程 ；预测控制 ；智能控制 中图法分类号 TP393．08 20世 纪 50年 代末发 展 起来 的 以状 态 空 间 方法 为 主体 的现 代 控制 理论 ，为 过程 控 制 带来 了状 态反馈 、输 出反馈 、解耦 控制 等 一系列 多变 量控 制 系统设 计 方法 ；与此 同时 ，计算 机技 术 的 持续 发展使 计算 机控 制在 工业 生产 过程 中得 到 了广 泛 的应 用 ，这 一 切都 孕 育 着 过程 控 制 领域 的新 突破 。 1980年前 后 ，来 自过程 控 制 界 两位 探 索 者 J．Richalet和 C．R．Cutler分 别 报 道 了其 各 自 研究 的有关 解决 实 时动态 环境 下带 约束 多变 量 耦合系统控制问题的成果。这就是著名的模型 预测 启 发 式 控 制 (MPHC)和 动 态 矩 阵 控 制 (DMC)。这一 事 实 表 明过 程 工 业 已开 始 接 受 现 代控 制 概念 ，从 而引 发 了预 测 控 制 等先 进 控 制策 略在 工业 过 程 控 制 中 的大 量 应 用 。20世 纪 8O年代 ，出现 了许 多约 束模 型预测 控 制 的工 程化 软件包叭 。基于模 型控 制 的理论 体 系 已基 本形 成 ，并 成为 目前 过程控 制应 用最 成功 、最有 前途 的先进 控 制策 略 。 近年来 ，人 工智 能技术 有 了长足 的进 步 ，并 在 许 多 科 学 与 工 程 领 域 中取 得 了较 广 泛 的应 用 。就过程 控 制 而 言 ，专 家 系 统 、神 经 网络 、模 糊 系统是最 具有 潜力 的 3种工具 【2]。基于 非线 性模 型 (机 理 和经 验 )的控 制 有 了较 大 的发 展 ， 但是 ，非线性 控 制 尚属开 发 中的先进 控制 策略 ， 实 际的工业 应 用 尚不多见 ]。 收 稿 日期 ：2006—03—18 1 先进控 制的主 要特点 (【)与 传 统 的 比例 、积 分 、微 分 控 制 (PID) 不 同 ，先进 控制 通 常 是 一种 基 于模 型 的控制 策 略 ，如模 型 预测 控 制 。 目前 ，专 家 控 制 、神经 网 络和模糊控制等智能控制技术正成：为先进控制 的一个 重要 发展 方 向 。 (2)先进 控 制 通 常 用 于处 理 复 杂 的多 变量 过程控 制 问题 ，如 大 时 滞 、多 变 量 耦 合 、被控 变 量 与控 制变 量存 在着 各种 约束 等 。先进 控制是 建立在常规单回路控制之上的动态协调约束控 制 ，可使控制系统适应实际工业生产过程动态 特 性 和操 作 要求 。 (3)先进 控 制 的实 时需 要 足 够 的计 算 功能 作 为支 持 。 由于先进 控制受 控 制算 法 的复杂性 和计算机硬件两方面的影响 ，早期 的先进控制 算 法通 常是 在计算 机 控制 系统 的上位 机上 实施 的 。随着 DCS功 能 的不断增 强 ，更 多 的先进 控 制 策 略可 以与 基 本 控 制 策 略 一 起 在 DCS上 实 现 ，后 一 种 方式 可有 效 地增 强 先进 控 制 的 可靠 性 、可操作性 和 可维 护性一 。 2 分 类 著名过程控制专家 D．E．Seborg给 出的按 应 用程度 分类 的过程 控制策 略有 ： 第 一类 ：传 统 控 制 策 略 ，如 手 动 控 制 、PID 控 制 、比值 、串级 、前馈 ； 第 二类 ：先进 控 制—— 经典 技术 ，如增 益调 维普资讯 http://www.cqvip.com
第3期 张慧平等，现代控制理论在过程工业中的应用和发展 51 整、时潜补能、解烟控制： MAC),Cutler(1980)等提出的建立在阶跃相 第三类.先进榜制 一统行技术，如模型预 应模型基础上的动态矩阵控制(Dynamic Ma 测控制、内模、自适应，统计质量 trix Control,DMC)。这类预测控制方法的转 第四类：先进控制一一潜在技术，如最优控 点是脉冲响应在工业现场易于获得，不需要复 制、非线性控制、专家控制、神经控制、模糊 杂的系统辟识建模：采用反馈校正基础上的在 控制 线滚动优化取代传统最优控制，因而可以克服 第五类：先进控制 研究上的策略，如 各种不确定性的影响，增强控制的鲁棒性，而且 棒控制、Hoo控制、U综合 在线计算简单。因此这类算法很适合于实际 先进控制技术究竟应该包括哪些内容，不 业过程的控制需要，很快引起了广泛兴趣，并得 同的研究者和研究用途则会产生不同的看法 到大量成功应用。文献[8]中介绍的炼油 但可以肯定的是：PID控制器参数自整定、自适 化裂化装置的反应再生系统，其原油预热过程 应控制、模型预测等应该是现阶段先进控制技 机理复杂，有较大时带，操作变量强捆合，参数 术的最基本内容 强约束。利用多变量协调预测控制后，想高 3现阶段先进控制技术 预测 系统操作的平稳性，有效的抑制了过程中的不 控制 可测扰动影响。文献[9]中使用基于预测控怎 的多变量约束控制算法，采用两次预测方法，针 20什纪60年代初期，卡尔梦(R.E.K 对上海宝钢加热炉模型讲行综合控制，实验表 man)系统中将状态空间法引人到系统和控制 明了这种预测控制算法在解耦、 节能 跟踪、稳 理论中，形成了现代控制理论，并且很快在航缪 定性等方血的良好性能 航天等领城取得了巨大的成果，对自动控制技 第一米是其于参数化模刑的预测静制，主 术的发展起到了积极的推动作用。但是，实际 要有Clarke(1987)提出的广义预测控制(Gen 工业过程的多变量，非线性、时变和不确定性等 Predic ive Co GPC)和Lei 特点以及工程应用中要求考虑控制的时效性和 (1987)提出的广义预测极点配置控制(Gener 经济性等因素，使得以精确数学模型为基础，立 alized poles placements control.GPp)20 t 足最优性能指标且许多算法较为复杂的现代控 纪80年代初期，人们在自适应控制理论研究的 制理论难以有效的应用于复杂的工业过程 过程中，为了增强自适应控制系统的鲁棒性，在 为了克服理论与实际应用之间的上述不协 广义最小方差的基础上，吸取预测控制中的多 调，20世纪70年代以来，人们一方面为了提高 步预测优化策路，而出现了基于辩识受挖参数 数学模型的精确程度及考虑不确定因素的毙 模型，且带有自适应控制或为增加系统稳定性 响，加强了对系统辩识、工业过程的建模、自适 而配置极点的预测控制算法 由于将自适应封 应控制、鲁棒整制等方面的研究，另一方面开始 制与预测控制相结合，因而可及时修正参数变 突破传统思想的约束，试图而向实际工业过程 化产：生的顶测模型的预测误差，从而改善系统 的特点，研究各种对模型要求低，在线计算简 的动态性能.同MAC和DMC一样，GPC在 方便，实时性好，控制效果佳的控制新算法。同 业过程控制中也获得了大量成功应用。 文制 日时，计道机技术的飞速发展也为新的烤制策路 T10]中将广义预测控制(GPC)用于对联持生产 提供了良好的运行平台。预测制就总在这种 过程中的结品液位控制，克服了拉速变化引起 情况下发展起来的 类新型算法 的有色噪声，减少了液位偏差，提高了系统的鲁 -股可将预测控制算法分为两大类 棒性 第一类为基于非参数模型的模型预测控制 近20年来，国内外预测控制的研究和应用 (Model Predictive Control,MPC)。主要代表 日趋广泛。各种有关预测控制的文献报道也越 是Richale(1987),Mehra(1982)等提出的建立 来越多。 研究范围已经涉及到预测模型类型 在脉冲响应模型基础上的模型预测启发控制 优化目标种类、约束条件种类、控制算法以及稳 (Model Predictive Heuristic Control,MPHC) 定性、鲁棒性等方面，也包括多变量系统、非线 或模型算法控制(Model Algorithmie Control, 形系统以及其它控制方法与预测方法的结合
第 3期 张慧平等．现代控制理论在过程工业中的应用和发展 57 整 、时滞 补偿 、解 耦控 制 ； 第 三类 ：先 进控 制—— 统行 技术 ，如 模型 预 测控 制 、内模 、自适 应 、统 计质量 ； 第 四类 ：先进控 制—— 潜 在技 术 ，如 最优控 制 、非 线 性 控 制 、专 家 控 制 、神 经 控 制 、模 糊 控 制 ； 第 五类 ：先进控 制—— 研究 上 的策 略 ，如鲁 棒控 制 、Hoo控制 、u 综 合 。 先进 控制 技术 究 竟 应 该 包 括 哪些 内容 ，不 同的 研究 者 和研 究 用 途则 会 产 生 不 同的 看法 。 但可 以肯定 的是 ：PID控 制器 参数 自整定 、自适 应控 制 、模 型预 测 等 应该 是 现 阶段 先进 控 制 技 术 的最 基本 内容 。 3 现 阶段先 进 控 制技 术——预 测 控 制 20世 纪 60年 代 初 期 ，卡 尔 曼 (R．E．Kal— man)系统 中将 状 态 空 间 法 引 入 到 系 统 和控 制 理论 中 ，形成 了现 代控 制理论 ，并 且很快 在航 空 航 天 等 领域 取得 了 巨大 的成 果 ，对 自动 控 制 技 术 的发 展起 到 了 积极 的推 动 作 用 。但 是 ，实 际 工业 过 程 的多变量 、非线 性 、时变 和不确 定性 等 特 点 以及工程 应用 中要 求考虑 控 制 的时 效性 和 经济性等因素，使得以精确数学模型为基础 ，立 足最优 性能 指标且 许 多算法 较为 复杂 的现代 控 制 理论 难 以有 效 的应用 于 复杂 的工业过 程 。 为 了克服理论 与实 际应 用之 间 的上 述不 协 调 ，20世 纪 70年代 以来 ，人 们 一方 面 为 了提 高 数 学 模 型 的精 确 程 度 及 考 虑 不 确 定 因素 的影 响 ，加 强 了对 系统 辩 识 、工 业过 程 的建 模 、自适 应 控 制 、鲁棒 控制 等方 面 的研 究 ，另一 方面 开始 突破 传 统 思想 的 约束 ，试 图面 向 实 际工业 过 程 的特点 ，研究各种对模型要求低 ，在线计算简单 方便 ，实 时性好 ，控制 效果 佳 的控 制新 算法 。同 时 ，计 算 机技 术 的 飞速 发展 也 为 新 的控 制 策 略 提供 了 良好 的运行 平 台。预测控 制 就是 在这种 情况 下发 展起来 的一 类新 型算法 。]。 一 般 可将 预测控 制算法 分 为两 大类 ： 第一 类为 基于非 参数 模型 的模 型预测 控制 (ModelPredictiveControl，MPC)。主 要 代 表 是 Richalet(1987)、Mehra(1982)等 提 出的建 立 在 脉 冲 响 应模 型 基础 上 的模 型 预测 启 发控 制 (M odelPredictive Heuristic Control，M PH C) 或模 型算法 控 制 (ModelAlgorithmicControl， MAC)；Cutler(1980)等 提 出 的建 立 在 阶跃 相 应模 型 基础 上 的动 态 矩 阵控 制 (DynamicMa trixControl，DMC)。这 类 预 测控 制 方 法 的特 点是 脉 冲 响应 在工 业 现 场 易于 获 得 ，不需 要 复 杂 的 系统 辩识 建模 ；采 用反 馈 校正 基 础上 的在 线滚 动 优 化取 代传 统 最 优控 制 ，因而 可 以克 服 各种 不确定 性 的影响 ，增强控 制 的鲁棒 性 ，而 且 在线计 算 简单 。因此 这类算 法很适 合 于实 际工 业过程 的控 制需 要 ，很 快 引起 了广 泛兴 趣 ，并 得 到大量 成 功应用 。文 献 E8]中介 绍 的炼 油 厂 催 化裂 化 装 置 的反应 再 生 系统 ，其 原 油 预热 过 程 机理 复杂 ，有较 大 时 滞 ，操作 变量 强 耦 合 ，参 数 强约束 。利用 多变 量 协 调 预测 控 制 后 ，提 高 了 系统 操 作 的平 稳性 ，有效 的抑 制 了过 程 中 的不 可测扰 动影 响 。文献 [9]中使 用 基 于预 测 控 制 的多变 量 约束控 制算法 ，采 用两次 预测 方法 ，针 对上 海 宝 钢加 热炉 模 型 进行 综 合控 制 ，实 验 表 明 了这种 预测 控 制算 法 在 解 耦 、节 能 、跟 踪 、稳 定性 等方 面的 良好性 能 。 第二类 是基 于 参 数 化模 型 的 预 测控 制 ，主 要有 Clarke(1987)提 出 的广 义 预测 控 制 (Gen eralized Predictive Control，GPC )和 Lelic (1987)提 出 的广 义 预 测极 点 配 置 控 制 (Gener— alizedPolesPlacementsControl，GPP)。20世 纪 80年代 初期 ，人们 在 自适 应控 制理论 研究 的 过程 中 ，为 了增 强 自适 应控 制系统 的鲁 棒性 ，在 广 义最 小 方 差 的基础 上 ，吸取 预测 控 制 中 的多 步 预测 优 化 策略 ，而 出现 了基 于辩 识 受控 参 数 模 型 ，且 带有 自适 应 控 制或 为增 加 系统稳 定 性 而配 置极 点 的预测控 制算法 。由于将 自适 应控 制 与 预测 控 制相 结 合 ，因而 可 及 时修 正参 数 变 化 产生 的预测 模 型 的 预测误 差 ，从 而 改 善 系统 的动 态性 能．同 MAC和 DMC一 样 ，GPC在工 业 过程 控 制 中也 获 得 了 大 量 成 功 应 用 。文 献 [10]中将广义 预测控 制 (GPC)用 于 对联铸 生产 过 程 中的结 晶 液位 控 制 ，克服 了 拉速 变 化 引起 的有色 噪声 ，减少 了液位 偏差 ，提高 了系统 的鲁 棒 性 。 近 20年来 ，国 内外 预测控 制 的研究 和应 用 日趋广 泛 。各种有 关 预测 控制 的文 献报 道也越 来 越 多 。研究 范 围 已经 涉及 到 预 测模 型类 型 、 优化 目标种 类 、约 束条件 种类 、控制 算法 以及稳 定性 、鲁棒 性等 方 面 ，也 包括 多 变 量 系统 、非 线 形 系统 以及其 它 控制 方 法 与预 测 方 法 的结 合 。 维普资讯 http://www.cqvip.com
58 北京石油化工学院学报 2006年第14卷 如自适应顶测控制、模糊预测控制、鲁棒预测控 理和应用践方面取得了突破性的进居。遗传 制、神经网络预测控制，还包括大量的实际工业 算法与模糊逻辑，神经网络相互融合，通过模拟 应用的研究 人类的思维方式和结构来设计用于解决复杂的 预测控制的成功在于它起源于工业实践 各种非线性间题的控制策略，并已在各种实阿 并且它的发展始终与工业实践紧密相连。但实 广程硒目中得应用，取得了良年的效果。升 际上，预测控制的理论还远远落后于其实际应 步式人工智能中的Agent和Multi Agent Sys 用，因此在理论方面仍需得到进一步的研究利 cm已成为研究的热点，构建基于Agent的集 发展 散递阶结构的智能控制系统为智能控制注入了 (1)由于预测控制本身的特点，目前已有的 新的活力」 算法中主要设计参数与闭环系统的动静态特 性，稳定性和鲁棒性之间的一般解析关系难以 5 工业过程中的智能控制 得到，因而系统的稳定性分析和鲁棒性分析还 许多工业连续生线上，例如：化工、冶炼 远没有达到定量的程序，缺乏一般通用的参数 材料加工、轧钢等，由于反应机理复杂，关联耦 设计选择准则。尤其是对于多变量系统的相应 合严重，环境干扰不确定，要求与约束多样等原 算法，稳定性和鲁棒性分析急需突破 因，对其系统运行情况和过程的信息了解较少 (2)针对工业过程大量存在的非线性及不 自动化集成控制应用存在一定的难度，需要运 确定等系统的特点，非线性预测控制和鲁棒预 用智能制模式。生产时程的智能制主要句 测控制将成为今后研究的重点 括两个方面：局部级和全 可级 局部级的智 (3)在预测控制算法的发展和创新方面， 控制是将智能引入工艺过程的某一单元进行 方面应在预测模型、目标函数种类、反馈校正方 制器的设计，例如专家控制器、智能PID控制 法，求解优化的策路等全方位的加以研究和突 器、神经元网络控制器等，全局级的智能控制 破，另 方面应继续注重学科的交叉研究，把其 生要针对整个生产的自动化 包括整个操作 他有效的控制方法以及可能解决预测控制现有 艺的控制，过程的故疏诊断，规划过程操作处理 难题的其他学科的理论与现有预测控制方法相 异常等。 结合，不断完善和发居 针对局部智能控制设计，日前研究的热点 20多年来，预测控制理论与应用得到 是智能PID控制器的设计 因为PD控制至 速的发展，展示了强大的生命力，为国民经济的 今仍是工业控制中最广泛的控制规律，但常规 发展起到了巨大的促进作用。预测控制理论和 的PID控制已不能满足现在复教的工业生产 应用的不断完善和发展必将在实际工业领域的 所以就有必要将人工智能技术与传统的PD 控制中发挥越来越重要的作用，展现其美好的 控制规律结合为智能PID控制。 通过智能拉 前景 术的加盟，智能PD控制器相比传统的PID控 制器，在参数的整定和在线自话应调整方面有 未来的发方向 智能控制 其显著的优越性，并可用于控制 些非线性的 智能控制(Intelligent Control,IC)是传统 复杂对象，见文献7-10]。国内近年智能控制 控制发展的高级阶段，是控制技术高度分化且 理论应用研究的实例见表1」 综合的重要产物。，由于一些被控对象早现高度 专家控制系统把专家操作经验和计算机强 的时变性，非线性、时滞性和不确定性，简单的 大的计算机能力结合起来 具有启发式推理 控制策略已不能满足现代控制的要求，综合的、 能力，能对时变非线性易受干扰的复杂控 集成的智能控制技术成为研究和应用的热点。 对象取得较好的控制效果，主要应用于系统设 智能控制作为一门新的学科分支，得到了 计，仿真建模、参数整定，故障检测及过程监控 普遍的承认，并且已经被 泛的应用于工业、农 但现有专家控制系统无法表达符号以外的先 业、服务业，军事航空等各个领域。近年来，随 识，存在知识获取困难和知识库无法自动更新 着人工智能技术和其他信息处理技术，尤其是 的缺城。模糊控制具各处理人类揽糊语言信良 信息论、系统论和控制论的发展，智能控制在机 的能力，可模拟人类讲行判断和决簧，但不且各
58 北京石油化工学院学报 2006年第 14卷 如 自适 应 预测控 制 、模 糊预 测控 制 、鲁 棒 预测 控 制 、神 经网 络预测 控制 ，还包 括大 量 的实 际工业 应用 的研究 。 预测 控制 的成 功 在 于 它起 源 于 工业 实 践 ， 并且 它的发 展始 终 与工业 实践 紧密 相连 。但 实 际 上 ，预测 控 制 的理 论 还 远远 落后 于其 实 际应 用 ，因此在 理 论方 面 仍 需得 到 进 一 步 的研 究 和 发 展 。 (1)由于 预测控 制本 身的 特点 ，目前 已有 的 算 法 中主 要 设 计 参 数 与 闭环 系 统 的 动 静 态特 性 、稳 定性 和 鲁棒 性 之 间 的一 般 解 析关 系难 以 得 到 ，因而 系统 的稳 定 性 分 析和 鲁 棒 性分 析 还 远 没 有达 到 定 量 的程 序 ，缺 乏一 般 通 用 的参 数 设 计选择 准则 。尤 其是 对于 多变 量系 统的相 应 算 法 ，稳 定性 和鲁 棒性 分析急 需突 破 。 (2)针对 工 业 过程 大 量 存 在 的 非线 性 及 不 确 定 等 系统 的特 点 ，非 线 性 预测 控 制 和 鲁棒 预 测 控制将 成 为今后 研究 的重 点 。 (3)在 预测控 制算 法的发 展 和创新 方 面 ，一 方 面应 在预 测模 型 、目标 函数 种类 、反 馈校 正方 法 、求解优 化 的策 略 等全 方 位 的加 以研 究和 突 破 ，另一 方 面应继 续 注重学科 的交叉研 究 ，把其 他 有效 的控 制方 法 以及可能 解决 预测 控制 现有 难 题 的其他 学科 的理论 与 现有 预测控 制方 法相 结合 ，不断 完善和 发展 。 2O多 年来 ，预测 控制 理论 与应 用 得 到 了飞 速 的发展 ，展示 了强 大的生命 力 ，为 国 民经 济 的 发展起 到 了巨大 的促 进作用 。预测控 制理论 和 应 用 的不断 完善 和发 展必将 在实 际工 业领域 的 控 制 中 发挥 越 来 越重 要 的作 用 ，展 现 其 美好 的 前景 。 4 未来 的发展方 向—— 智能控制 智 能控 制 (IntelligentControl，IC)是 传 统 控制发展 的高级阶段 ，是控制技术高度分化且 综合的重要产物 。由于一些被控对象呈现高度 的时 变性 、非 线 性 、时 滞 性 和不 确 定 性 ，简 单 的 控制 策略 已不能 满足 现代控 制 的要求 ，综合 的 、 集 成 的智 能 控制技 术 成为研 究和 应用 的热点 。 智 能控 制作 为 一 门新 的学 科 分 支 ，得 到 了 普 遍 的承认 ，并且 已经 被广泛 的应 用于 工业 、农 业 、服务 业 、军 事航 空 等 各个 领 域 。近 年来 ，随 着人工智能技术和其他信息处理技术，尤其是 信 息论 、系统 论和 控 制论 的发展 ，智能 控制 在机 理 和应用 实践 方 面取得 了突破性 的进 展 。遗传 算法 与模 糊逻 辑 、神经 网络 相互 融合 ，通过 模拟 人类 的思 维方 式 和结 构来设 计 用于解 决复 杂 的 各 种非 线 性 问 题 的 控制 策 略 ，并 已在 各 种 实际 工程 项 目中得 到 应 用 ，取得 了 良好 的效 果 。分 步 式人 工智 能 中的 Agent和 MultiAgentSys— tem 已成 为研 究 的热 点 ，构 建 基 于 Agent的集 散 递 阶结 构 的智 能控 制 系统为 智能 控制 注入 了 新 的 活力 。 5 工业过程 中的智能控 制 许多 工业 连续 生产线 上 ，例如 ：化 工 、冶炼 、 材 料 加工 、轧 钢 等 ，由于 反应 机 理 复 杂 ，关 联 耦 合 严 重 ，环 境干 扰不 确定 ，要求 与 约束 多样 等原 因 ，对 其 系统 运行情 况 和过程 的信 息 了解较 少 ， 自动化 集 成 控制 应 用 存 在一 定 的难 度 ，需 要 运 用智 能控 制模 式 。生产 过程 的智 能控 制主要 包 括两 个方 面 ：局 部 级 和 全局 级 。局部 级 的智 能 控制 是将 智能 引 入工艺 过程 的某 一单 元进 行控 制器 的设 计 ，例 如 专 家 控 制 器 、智 能 PID 控 制 器 、神经元 网络 控 制器 等 。全 局级 的智 能控 制 ． 主要 针 对 整 个 生产 的 自动化 ，包 括整 个操 作 工 艺 的控制 ，过程 的故障诊 断 ，规划 过程 操作 处理 异常 等 。 针对 局部 智 能 控 制设 计 ，目前研 究 的热 点 是智 能 PID 控 制 器 的 设 计 。因 为 PID 控 制 至 今仍 是 工 业 控制 中最 广 泛 的控 制 规律 ，但 常 规 的 PID控 制 已不能 满 足 现在 复 杂 的 工业 生 产 ， 所 以就有 必 要 将 人 工 智 能 技 术 与 传 统 的 PID 控制 规律 结 合 为智 能 PID 控 制 。通 过 智 能 技 术 的加 盟 ，智 能 PID控 制器 相 比传 统 的 PID控 制器 ，在参 数 的 整 定 和在 线 自适 应 调 整方 面有 其 显著 的优 越性 ，并 可 用于 控 制一 些非 线 性 的 复杂 对 象 ，见 文 献 [710-]。 国 内近 年 智 能 控 制 理论 应用 研究 的 实例见 表 1。 专 家控制 系统 把专 家操 作经 验和计 算 机强 大 的计 算 机 能力 结 合 起来 ，具有 启 发 式 推理 的 能力 ，能 对时 变 、非 线 性 、易 受 干扰 的复 杂 控 制 对象 取 得 较好 的控 制 效 果 ，主要 应 用 于 系统 设 计 、仿 真建 模 、参数 整定 、故 障检测 及 过程监 控 。 但 现 有 专 家 控 制 系统 无 法 表 达 符 号 以外 的知 识 ，存 在知 识 获 取 困难 和 知识 库 无 法 自动 更 新 的缺 憾 。模 糊 控 制具备 处理 人类 模糊语 言 信息 的能 力 ，可 模拟 人类 进行 判 断和决 策 ，但 不 具备 维普资讯 http://www.cqvip.com
第3期 张慧平等，现代控制理论在过程工业中的应用和发展 59 自学能力，且规则自适应性差，稳态精度有限 阶方法建立的分层模糊自适应控制的解决方 神经网络控制具有并行处理和高度自组织、自 案，机器人手臂定位控制一直是控制领域的币 学习、自适应能力，但它不能描述和处理模糊信 要研究对象，文献[31]中采用P一F一PI多模 息，运行过程不具有推理的透明性。智能控制 控制器消除不同阶段的偏差，并利用遗传算 般不具有解析性，没有通用的稳定性判定方 优化三个控制器的切换参数以及F控制器的 法，还有很多方面有待进一步完善 修正系数，在运行过程中获得良好的动态及稳 态性能。再如应用于熟料客温控制系统中基干 表1国内近年来控制理论应用概况 专家智能协调的神经网络模糊控制 过程中的自适应模糊控制 工业炉 重油加氧裂化生产监控可 动汽步控制 度自周节的模彻控制系统“ 值得特别指出 的是，工业生产过程的模型化研究是工业过程 单品中单品等径生长[ 控制与决策，故瘴诊断以及运行状态评价的基 变电站电压：无功功率补偿 础，不少科技工作者在此领域做了卓有成 效的探研究 ,其中，文献[33]中结合铅锌 造纸厂纸浆浓度西作 烧结过程提出了一种基于神经网络、模糊逻钼 等智能辩识方法的工业过程参数模型化的方 法。这种智能集成律模策略是在分析了治金机 联破生产的化塔中部度： 理、归纳专家经验和辩识生产数据的基础上， 神经网络为基础，集成运用模糊辩识、统计分 水陆同步电机转更控制 析、归纳推理等方法建立起来的，并在实际工程 中得到应用。文献「17门中提出一种自适应监督 针对复杂的被控系统，单一的控制方法很 取得最优的控制效果，将智能控制和常规招 式分布神经网络建模方法，可推广到含有噪 约東的其它工业控制工程 制结合起来，取长补短，充分发挥各自优势，吸 由于智能控制理论的建立至今不过短短十 收新的人工智能和计算智能方法，从全局上提 几年时闻，虽然也建立起基本框塑和理论思 高控制系统智能化水平的综合智能化控制成为 控制理论研究和应用的热点。 文献[23-26]分 路，但就其作为一门学科而言，还远未成熟，对 智能控制理论研究的意义在于：如果没有严格 别介绍了模脚粒制和滑模控制相结合用于自治 的科学的理论指导，目的应用是不会取得 水下机界人(AUV)和体操机器人的控制研究 续的成功。智能控制的主要研究领域是经典控 模糊控制和神经网络控制具有互补性 文献 制无法解决的股市、气象等广义的传统领域，也 [27]中介绍了模糊神经网铬近年的发展情况 包括了控制对象不断复杂化，控制过程不断智 并介绍了模糊抑经网络用干连续带样器的座 能化的工业、制造业等工程 制，及时检测、诊斯故障，达到保障生产安全稳 正是月 于这些传统控制方法无力解决的问题，成为智 定的目的。 文献[28]中利用模糊 均值聚 能控制发展的动力，也使智能控制的发展充满 算法确定电容分组，通过神经网络算法找出 话力与希望。但在智能势制发展的执潮中， 偿导纳且有最大隶属度的所属类，以该类中心 当看到，国内外智能控制的应用研究的成果层 点对应的电容组投入电路，对电网电压，无功功 出不穷与理论研究的缓慢发展甚至是停滞不前 率和不平衡进行综合补偿 针对PID控制有 形成了一种不平衡现象。智能控制的工程应用 现实工业过程控制中的主导地位，文献[29]详 还有待进一步开发和推广，还需要以更充分的 细介绍了近10年来结合自适应控制、预测控制 范例体现其发展的必要性和应用的优 和智能控制所产生的新型PID控制技术的发 越性 展及其在过程控制中的应用情况。核动力装置 是一个多变量、强桐合、非线性、时变存在大滞 6结论 后的复杂被控对象，文「301中介绍了利用诺 随着工业生产向大型化、连续化、集成化和
第 3期 张慧平等．现代控制理论在过程工业中的应用和发展 59 自学能 力 ，且 规 则 自适 应性 差 ，稳 态 精 度 有 限 。 神 经 网 络控 制 具 有并 行 处理 和高 度 自组 织 、自 学 习 、自适应 能力 ，但 它不能 描述 和处 理模糊 信 息 ，运行过程 不具有推理的透明性 。智能控制 一 般 不具 有 解 析性 ，没有 通 用 的稳 定 性判 定 方 法 ，还 有很 多方 面有待 进一 步完 善 。 表 1 国 内近 年 来 控 制 理 论 应 用 概 况 应用领域 专家 模糊 神经网 仿人智 控制 控制 络控制 能控制 针对 复 杂 的被 控 系统 ，单 一 的控 制 方法 很 难取 得 最 优 的控 制 效果 ，将 智 能控 制 和 常规 控 制结 合起 来 ，取 长补 短 ，充 分 发 挥各 自优 势 ，吸 收新 的人 工智 能 和计算 智 能 方法 ，从 全 局上 提 高控 制 系统智 能化水 平 的综合 智能 化控制 成为 控制理论研究 和应用 的热点。文献[23—26]分 别介 绍 了模糊 控制 和滑模 控制 相结 合用 于 自治 水下 机器 人 (AUV)和体 操 机器 人 的控 制研 究 。 模糊 控 制 和 神 经 网络 控 制 具 有 互 补 性 ，文 献 E273中介绍了模糊神经网络近年的发展情况 ， 并 介 绍 了模 糊 神 经 网 络用 于连 续 搅 拌 器 的控 制 ，及时检测 、诊断故障，达到保 障生产安全稳 定的 目的。文献 [283中利用模 糊 C均值 聚类 算法 确定 电容分组 ，通过神经网络算法找出补 偿 导 纳具 有 最 大 隶属 度 的所 属 类 ，以该 类 中 心 点 对应 的 电容 组投 入 电路 ，对 电网 电压 、无功 功 率 和 不平 衡 进 行 综 合 补 偿 。针 对 PID控 制 在 现实工业过程控制 中的主导地位 ，文献[-29]详 细 介 绍 了近 1o年来结 合 自适 应 控制 、预测控 制 和智 能控 制 所 产 生 的 新 型 PID控 制技 术 的 发 展 及 其在过 程控 制 中的应用 情况 。核 动力装 置 是一 个多 变量 、强耦合 、非线 性 、时变 、存 在大 滞 后的复杂被控对象 ，文献V3o3中介绍了利用递 阶 方 法 建 立 的分 层 模 糊 自适 应 控 制 的解 决 方 案 。机器 人手 臂定位 控制 一直 是控 制领域 的重 要研究对象，文献E31]中采用 P—F—PI多模 控 制器 消除 不 同阶 段 的偏 差 ，并 利用 遗 传算 法 优化 三个 控 制 器 的 切 换 参 数 以及 F控 制 器 的 修 正 系数 ，在 运行 过 程 中获 得 良好 的动 态及 稳 态性 能 。再如 应用 于熟料 窑温控 制 系统 中基于 专家 智 能 协 调 的 神 经 网 络 模糊 控 制 。冶 金 过程 中 的 自适 应模糊 控 制l_3 ，应 用 于工 业 炉过 程 的神 经网络 模糊检 测 控 制E133，以及 工 业 中温 度 自调 节 的模 糊 控 制 系 统_】 。值 得 特 别 指 出 的是 ，工业 生 产过 程 的模 型化 研究 是 工 业 过程 控 制与 决 策 ，故 障诊 断 以及 运 行状 态 评 价 的基 础 。不 少科 技 工 作 者 在 此 领 域 做 了卓 有 成 效的探索研究。其 中，文献[333中结合铅锌炼 烧 结过 程 提 出 了一 种基 于 神经 网络 、模 糊 逻辑 等智能辩识方法的工业过程参数模型化 的方 法 。这种 智能 集成建 模策 略是在 分 析 了冶 金机 理 、归纳 专家经 验和辩 识 生产数 据 的基 础 上 ，以 神经 网络 为 基 础 ，集 成 运 用 模 糊 辩 识 、统 计 分 析 、归纳 推理 等方法 建立起 来 的 ，并 在实 际工程 中得到应用。文献[173中提出一种 自适应监督 式 分 布 神经 网 络建 模 方法 ，可 推广 到含 有 噪声 约束 的 其它工 业控制 工程 。 由于智能 控制理 论 的建立 至今 不过短 短 十 几 年 时 间 ，虽 然 也建 立 起 了基 本 框架 和 理论 思 路 ，但就 其作 为一 门学科 而言 ，还 远 未成熟 。对 智 能控 制理 论研 究 的 意义 在 于 ：如 果没 有 严格 的科 学 的理 论 指导 ，盲 目的应 用 是 不会 取 得持 续 的成 功 。智 能控 制 的主要研究 领域 是经 典控 制无法解决的股市 、气象等广义的传统领域，也 包 括 了控 制 对象 不 断 复杂 化 ，控 制过 程 不 断智 能化 的工业 、制 造 业 等 工 程领 域 。 。正 是 由 于这 些 传统 控 制方 法 无 力解 决 的 问题 ，成 为智 能控 制 发 展 的动力 ，也使 智 能控 制 的 发展 充满 活力与 希望 。但 在 智 能控 制 发 展 的热 潮 中 ，应 当看 到 ，国 内外 智 能控 制 的应 用 研 究 的成 果层 出不穷 与理论 研究 的缓 慢发 展甚 至是停 滞不 前 形成 了一种 不平衡 现象 。智 能控 制 的工 程 应用 还有 待 进一 步 开 发 和推 广 ，还需 要 以更充 分 的 范 例 体 现 其 发 展 的 必 要 性 和 应 用 的 优 越性 。 。 6 结 论 随着 工业生 产 向大型 化 、连续 化 、集成化 和 维普资讯 http://www.cqvip.com
净晋食汉pw情p8间 60 北京石油化工学院学报 2006年第14卷 复杂化的方向发展，使得控制理论与控制工程 导论[M们.西安：西北工业大学出版社，2000. 发生了巨大的变化，过程控制系统由简单的控 工12]李士勇.模糊控制神经控制和智能控制论[M] 制向先进过程控制迈进 ,计算机技术、控制技 哈尔滨：哈尔家工量大学出版社，1996， 术和信息化技术相互促进，相互渗透产生了 [13]辈自兴.智能控制-基础与应用[M们.北京：国防 工出版社，1998 系列新的网络化控制方式。 以理场总线为底层，以广泛应用的以太网 [14] 刘螺光，李润源.CZ单品炉单品等径生长计算 控制系统[】.机电工程，1999,16(2).17-19. (Ether )为上层，建立全企业或全厂的，包相 王树吉.先讲控制技术及应用「1.北京，化学 经营决策，管理信息，生产调度、监督控制和直 T出版社.200 接控制在内的管理及控制全部生产活动的综合 16] 华东 ,叶银忠 .现代故障诊断与容结控制 自动化系统，消除自动化孤岛，构成CIPs(com [M.北京，清华大学出版 puter integrated process s system)达到生产的 [17] 黄文英，李昌.模糊逻辑控制在纸浆浓度调节 柔性化，做捷化、智能化已经成为21世纪知识 中的成用[J门.控制理论与应用，2001,18(2》 经济时代中工业生产自动化的发展方向 38-240. 18]董海商等.基于单个神经元的摆式列车倾摆系 参考文献 统的自适应控制[门.治金自动化.2001,25(5)： 9-11. []精健，潘江华，苏宏业等预测控创技术的现状 [19]曾水平，张秋弹，赵国鑫.铝电解桔氧化率浓度 和展望[U],机电工程，1999,5：37 的模糊控制[门.治金自动化，2001(1)：9-11. [2]张自兴，陈海燕，魏世男.智能控制工程研究的发 张德干等.基于神经元网络的发电机照合控材 方法[.东北大学学报《自然科学版)，2001 展「11控制T得.2003.3.15. [3]陈杰.专家建议1J].自动化技术，2003,4， 23:249-251 22.23 [21] 飞等仿人智能控 器PPH机器理论参数 「4们奚家成，董景展等.我国DCS市场概况及发展挡 热广1】白动化城w.002.2.1.13 [2] 红.锅炉效率动态模糊自寻优控制[].控 「5]王使普，陈，徐杨等。基于Aget的集放 理论与应用，2002,21(4)：5-8 智能控制的研究.控制与决策，2001， 16 [23J 范国红，孙优贤.基于相序优化的多相位模朝交 (2).177181 通控制口.整制与决策，2002.17(S》:654-658. [6] [24]孙丹，何益康，智大为.基于模糍逻辑的永独 gen system design fo 同步电动机直接转矩控制[J],电工技术学报 2003.18(1).33-38. unng envire E: Agent-based ring Workssho 「25]陈祺海，李一平.滑模控制应用于自治水下机器 人的实貌研究[J门.挖制与决黄，2002,17(S) Auton Agents'98 [C Minneapolis/S 7R.700 y of Calgary.1998 [7]韩溪，郭 种新型神经同络智能PD控 [26] 赖相芝，蔡自兴，吴 一类欠驱动机械系统 制器的仿真研究[J门.计算机仿真，2001,18(4)： 约滑模与变结构控制[].自动化学报，201,2 17-19. K6:850-85 [8]胡包钢，应落.模糊PID控制技术的研究发展 [27] 张乃尧，间平凡.神经网络与模控制[M门北 回倾及其面临的若千重要问题[口门，自动化学报 京：清华大学出版社，1998 2001.27(4):567-584 [28]胡鲜等.电网综合补偿系统中智能控制算法 [9]Astrom K J.Hang CC.Persson P.et al.Towards 的用研究J月.控制理论与应用，20D1,18(1): intelligent PID controlI].Automatica.1992,28 58-61. (1):1-9. [29]陶水华，尹怡欣，葛芦生.新型PD控制与应用 [10]Zhu M.Intelligent PID controllers for com [M].北京：机械工业出版社，1998. plex dynamic system [A].IEEE Workshop on [30]膝树杰，张乃尧，在震华，核动力装置燕汽发生 Learning Systems for control.ProcessingsC]. 器水位的分层模糊自适应控制[」门.控制与决 UK:Birmingham.2000 箭.2002.1761.033.936 〔11门章卫国，卢京湘，吴方向.先进控制理论与方法 「31门胡跃明，浩峰，王建，基于遗传算法的P一下
60 北 京石 油化工 学 院学 报 2006年第 14卷 复杂化的方向发展 ，使得控制理论与控制工程 发生了巨大的变化 ，过程控制系统由简单的控 制 向先进 过 程控 制 迈 进 。计 算 机 技术 、控 制技 术 和信 息 化技 术 相 互促 进 、相 互 渗 透产 生 了一 系 列新 的网络 化控 制方式 。 以现 场总 线 为底 层 ，以广 泛 应 用 的 以太 网 (Ethernet)为上层 ，建 立全 企 业 或全 厂 的 ，包括 经 营决策 、管 理信 息 、生产 调 度 、监 督 控 制 和 直 接 控制在 内的管理 及控 制全 部生产 活 动 的综 合 自动化 系统 ，消除 自动化 孤 岛 ，构成 CIPS(com— puterintegrated processsystem)达 到 生 产 的 柔 性化 、敏 捷 化 、智 能化 已经成 为 21世 纪 知 识 经 济时代 中工业生 产 自动化 的 发展方 向 。 参 考文献 [1] 褚 健 ，潘江华 ，苏宏业等 预测控制技 术的现状 和展望[J]．机电工程 ，1999，5：3-7． [2] 蔡 自兴 ，陈海燕 ，魏世勇．智 能控制工程研 究 的发 展[J]．控 制工程 ，2003，3：1—5． [3] 陈 杰．专 家 建议 Ⅱ[J] 自动 化技 术 ，2003，4： 22—23． [4] 奚家成 ，董景辰 等．我 国 DCS市 场概况 及发展趋 势[J]．自动化博览 ，2003，2：1—13． [5] 王使普 ，陈 睬 ，徐 杨 等．基 于 Agent的集散递 阶智 能 控 制 的 研 究 [J]．控 制 与 决 策 ，2001，16 (2)：177—181． [6] WangLihui，Sivaram Balasubramanian，eta1．A— gent—based intelligentcontrolsystem design for reahime distributed manufacturing environments [A]．Agent—based Manufacturing Worksshop Autonomous Agents’98[c]．Minneapolis／st paul：UniversityofCalgary，1998． [7] 韩 璞 ，郭 鹏．一种新 型神 经 网络智 能 PID控 制器的仿 真研 究 [J]．计算 机仿 真 ，2001，18(4)： 17—19． [8] 胡包 钢 ，应 浩．模糊 PID控制 技术 的研究 发展 回顾 及其面临的若干重要 问题[J]．自动 化学 报 ， 2001，27(4)：567—584 [9] Astrom K J，HangCC，PerssonP，eta1．Towards intelligentPID control[J]．Automatica，1992，28 (1)：1—9． [1O] ZhuQ M．IntelligentPIDcontrollersforcom plexdynamicsystem [A]．IEEEWorkshopon LearningSystemsforcontrol，Processings[c]． UK ：Birmingham ，2000． [11] 章卫国 ，卢京 湘 ，吴方 向．先 进控 制理 论与 方法 导论 [M]．西安 ：西北工业大学 出版社 ，2000． [12] 李士 勇．模糊控制神 经控制 和智能控 制论[M]． 哈尔滨 ：哈尔滨工业 大学 出版 社 ，1996． [13] 蔡 自兴．智能控制一基础与 应用 [M1]．北 京 ：国防 工 业 出 版 社 ，1998． [14] 刘 曙光 ，李 润源 ．CZ单 晶炉 单 晶等径 生长 计算 机控制系统[J]．机 电工程 ，1999，16(2)：17—19． [15] 王树青．先 进控 制 技术及 应 用[M_1．北 京 ：化 学 工业 出 版 社 ，2001． [16] 周 华东 ，叶银 忠．现 代 故 障 诊 断与 容 错 控 制 【M]．北京 ：清华大学 出版社 ，2000． [17] 黄文英 ，李 昌禧 模糊逻辑控 制在纸浆浓 度调节 中的应 用 [J]．控 制 理论 与 应 用 ，2001，18(2)： 238-240． [18] 董海 鹰等．基 于单 个神经元 的摆 式列 车倾 摆 系 统的 自适应控制 [J]．冶金 自动化 ，2001，25(5)： 【)_11． [19] 曾水平 ，张秋 萍 ，赵 国鑫．铝 电解 槽 氧化 率浓度 的模糊控制[J]．冶金 自动化 ，2001(1)：9-11． [2O] 张德干等 基 于神 经元 网络 的发电机 融合 控制 ：法 [J]．东北 大 学 学 报 (自然 科 学 版 )，2001， 223：249—251 [21] 潭 飞等．仿人智 能控制器 PPH机 器理论参数 整定[J]．自动化 与仪器仪表 ，2002(1)：7-10． [22] 艾 红．锅炉 效率 动态模 糊 自寻优 控制 [J]．控 制 理 论 与 应 用 ，2002，21(4)：5-8 [23] 范国红 ，孙优 贤．基于相序 优化的多相 位模糊交 通控制[J]．控制 与决策，2002，17(s)：654—658． [24] 孙 丹 ，何 益康 ，智大 为．基 于模 糊逻 辑 的永 磁 同步电动机 直接 转 矩控制 [J]．电：E技 术学报 ， 2：003，18(1)：33-38． [25] 陈洪 海 ，李一平．滑模控制应 用于 自治水 下机器 人的实验 研 究 [J]．控 制 与 决策 ，2002，17(s)： 788—790． [26] 赖旭 芝 ，蔡 自兴 ，吴 敏 一 类欠 驱动 机械 系统 的滑模与变结构控制 [J]．自动化学 报 ，2001，27 (6)：850—854． [27] 张乃尧 ，阎平凡 ．神经 网络 与模糊 控 制[M]．北 京 ：清 华 大 学 出 版 社 ，1998． [28] 胡 鲜等．电网综合 补偿 系统 中智能控 制算 法 的应用研究[J]控 制理论与应 用 ，2001，18(1)： 58—61 [29] 陶永 华 ，尹怡欣 ，葛芦生．新 型 PID控制 与应用 [M]．北京 ：机械工业 出版社 ，1998． [3O] 滕树杰 ，张乃尧 ，崔 震华．核 动力 装置蒸 汽发 生 器水位 的分层 模 糊 自适 应 控制 [J]．控制 与 决 策 ，2002，17(6)：933936． [31] 胡跃 明，戚浩峰 ，王 建．基 于遗传算 法的 P—F 维普资讯 http://www.cqvip.com