模糊-PI协调控制在分布式智能系统中的应用

"这篇文章是1992年发表在《南方冶金学院学报》上的科研论文，主题是关于模糊-PI协调分布式智能控制系统的应用，主要针对大惯性、大滞后、慢时变的复杂过程控制问题。文章作者提出了将模糊逻辑（FUZZY）与比例积分控制器（PI）相结合的协调控制策略，并成功实施于一个分布式控制系统中。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **模糊控制**：模糊控制是由美国自动控制理论专家LA Zadeh提出的，它基于模糊集合论，将人类的主观经验和语言规则转换为可由计算机处理的形式，尤其适用于难以建立精确数学模型的复杂过程控制。 2. **大惯性、大滞后、慢时变过程**：这些是生物化学工程中常见的特征，例如啤酒发酵过程。这些过程的动态特性使得传统的控制方法，如PID（比例-积分-微分）控制，难以取得理想效果。 3. **模糊-PI协调控制**：针对上述挑战，论文提出将模糊控制与PI控制器结合，模糊控制用于处理不确定性和非线性，而PI控制器则用于处理系统的稳态误差，两者协同工作以提高控制性能。 4. **分布式控制系统**：这种系统将控制功能分散在网络中的多个节点，每个节点负责一部分控制任务，增强了系统的稳定性和适应性，尤其适合大规模和复杂的工业过程。 5. **智能控制**：模糊-PI协调控制体现了智能控制的思想，通过引入人工智能技术，使得控制系统能够自我学习、适应环境变化和自动修正控制参数。 6. **生化工程的应用背景**：论文以啤酒发酵为例，说明了生化工程中控制技术的挑战，包括无法在线测量关键状态和未知的反应机理，以及常规控制方法的局限性。 7. **系统实现**：作者们完成的系统能够在啤酒发酵的整个生产周期内实现无人干预的自动跟踪工艺曲线，表明了模糊-PI协调控制的有效性。 8. **自适应能力**：通过人工智能技术，模糊控制区域能够动态调整，系统能对环境变化做出自动修正，提高了控制的灵活性和鲁棒性。 该论文展示了模糊-PI协调控制在应对生化工程中大惯性、大滞后、慢时变过程的先进性和实用性，为复杂工业过程的自动化控制提供了新的思路。