增强型智能控制：机器学习与神经网络在药物温度控制系统中的应用

本篇论文深入探讨了人工智能、机器学习技术在一类过程控制系统中的应用，特别是针对工业过程中常见的大型惯性、不确定性以及非线性问题。作者以西安理工大学硕士学位论文的形式，聚焦于一个典型的药物温度控制系统，该系统由于控制对象的特点，如存在时间延迟、惯性大和不确定性，对控制性能提出了挑战。 论文提出了一种智能PID方法，融入了模糊逻辑，旨在提高系统的性能指标和控制效果。通过这种方法，系统能够在处理复杂动态环境时展现出更好的适应性和鲁棒性。此外，论文还结合了可编程逻辑控制器（PLC）与触摸屏界面，实现了系统的智能化操作，使得控制过程更为便捷且易于实施。 在具体实现上，作者设计了一种改进的BP神经网络算法，结合浮点式遗传算法，构建了一个复合神经网络自适应控制结构。这种结构不仅能够有效地减小振荡，提高控制精度，还能使系统在面对复杂变化时保持高效运行。通过实际运行验证，结果显示提出的控制策略取得了显著的效果，证明了在处理此类过程控制系统中，人工智能和机器学习技术的优势和实用性。 总结来说，这篇论文不仅介绍了理论概念，还提供了实际应用的案例，展示了如何利用现代智能控制理论和机器学习技术优化过程控制系统的性能，为工业领域的自动化和智能化进程提供了有价值的研究成果。对于从事该领域研究或寻求改进现有控制系统的工程师和研究人员，此论文提供了重要的参考和实践指导。