化工仪表及自动化第九章：新型控制系统概要

化工仪表及自动化第9章介绍了一系列新型控制系统，其中包括自适应控制系统、预测控制、智能控制、专家控制系统、模糊控制系统、神经网络控制、故障检测与故障诊断、解耦控制系统、推断控制系统和鲁棒控制。 自适应控制系统是一种通过测取系统的有关信息，了解对象特性的变化情况，再经过某种算法自动地改变控制器的可调参数，使系统始终运行在最佳状况下的控制系统。根据自适应控制的设计原理和结构的不同，可以分为四类。 第一类是变增益自适应控制系统。该系统通过找出影响对象参数变化的辅助变量，并设计好辅助变量与最佳控制器增益的关系表格来实现自适应控制。 第二类是模型参考自适应控制系统。该系统的主要问题在于设计一个稳定的、具有较高性能的自适应机构的自适应算法。 第三类是直接优化目标函数的自适应控制系统。该系统通过优化目标函数来实现自适应控制，其中目标函数可以是系统的性能指标或其他需要优化的指标。 第四类是自校正控制系统。该系统通过校正误差来实现自适应控制，其中校正方法可以是迭代法、最小二乘法等。 在预测控制方面，介绍了预测控制的基本结构和特点。预测控制是一种基于系统模型的控制方法，通过对未来系统状态的预测来优化控制信号，从而实现更好的控制效果。预测控制具有较强的鲁棒性和适应性，广泛应用于化工等领域。 除了自适应控制和预测控制，本章还介绍了其他新型控制系统。智能控制是一种基于人工智能技术的控制方法，通过模拟人的思维和决策过程来实现控制目标。专家控制系统是一种基于专家知识的控制方法，通过专家经验和规则来实现控制目标。模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过模糊化输入和输出，使用模糊规则来实现控制目标。神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法，通过神经元之间的连接和权重调整来实现控制目标。故障检测与故障诊断是一种用于检测和诊断系统故障的方法，通过对系统的各种信号和数据进行分析来判断系统是否存在故障。解耦控制系统是一种通过设计控制器来消除系统中的耦合效应，实现各个被控关键变量的独立控制的方法。推断控制系统是一种基于模型推断的控制方法，通过对系统模型的推断和观测来实现控制目标。鲁棒控制是一种针对系统参数不确定、外界扰动和模型误差等不确定性因素的控制方法，通过设计鲁棒控制器来实现控制目标。 总之，化工仪表及自动化的第9章介绍了一系列新型控制系统，包括自适应控制系统、预测控制、智能控制、专家控制系统、模糊控制系统、神经网络控制、故障检测与故障诊断、解耦控制系统、推断控制系统和鲁棒控制。这些控制系统在化工领域具有广泛的应用前景，并能够提高系统的控制性能和鲁棒性。