基于MAS的分布式集成智能控制系统开发与应用

针对复杂工业过程，研究一种基于Multi—Agent system（MAs）的集成智能控制系统，系统由人机集成单元、控制单元和虚拟仿真单元构成，人机集成单元提供人类智慧与机器相结合有效机制，虚拟仿真单元为控制决策和故障诊断提供仿真信息，控制单元完成系统监视、诊断和控制任务，文中提出了实时Agent的组织和演化机制，采用遵循FIPA组织标准的开发工具JADE开发原型系统，描述了系统的实现，工程应用表明，提出的集成控制系统能有效地解决焦炉集气管压力这类复杂工业对象的过程控制问题．     

基于单台PC机的工业过程虚拟实验系统设计

通过采用Rockwell系列软件与Matlab软件的混合编程,实现在单台PC机上集成复杂工业过程的虚拟仿真实验系统。该系统具有监控层、控制层和对象层3层结构。其中,Matlab软件实现复杂工业过程模型的仿真,Rockwell系列软件实现控制器的仿真、编程、监控画面的组态等。重点介绍Matlab软件与组态软件通讯方法,通过球磨机典型的PID控制回路表明了该方法的可行性,为在实验室进行复杂工业过程控制系统的建模、控制与优化的研究提供了平台,具有较好的应用价值。     

工业信息门户技术在油田自动化领域中的应用

随着自动化技术智能化、网络化和集成化方向的飞速发展,对自动化集中控制的要求也越来越高,通过工业信息门户平台对信息资源加以整合集成,统一控制数据管理,使复杂大系统也最终在网络环境下运行,实现了工业自动化系统的管控一体化、企业信息化。对工业信息门户技术在油田自动化领域的应用进行了深入探讨。     

企业信息网与工业控制网的集成技术

介绍了企业信息网与工业控制网集成的相关技术,阐述了工业数据库在信息网与控制网集成中的作用,实例介绍了利用工业历史数据库KingHistorian实现信息网与PLC控制网之间高效数据交换的集成方法。实践表明,该集成方法安全可靠,简单易行,实用性强。     

基于组态软件RSView32与matlab的通信

在工业控制领域,组态软件用于现场监控时计算能力不强,难以实现复杂的控制策略,而数学软件Matlab可完成复杂的运算。在组态软件与matlab二者间建立通信可实现优势互补。该文基于ActiveX技术,详细介绍了组态软件RSView32与matlab间进行通信的步骤。该文的研究工作为在工业控制领域中使用组态软件来完成复杂的控制算法开辟了新的途径,为测控系统与仿真系统的集成提供了新的技术支持。     

工业控制网络和信息网络的集成技术

控制网络和信息网络是工业企业网络的2个部分,控制网络和信息网络的集成可实现网络间信息与资源的共享,是企业实现信息化和综合自动化的关键。文章介绍了工业控制网络和信息网络的不同,分析了控制网络和信息网络集成的必要性,阐述了工业控制网络和信息网络集成的几种方式及若干关键问题。     

铅锌烧结过程质量产量的智能集成优化控制

针对铅锌烧结过程具有大滞后、多约束的特点,建立烧结块质量产量神经网络预测模型和优化控制模型,提出一种融合聚类搜索粗优化和混沌遗传细优化的智能集成优化控制方法.首先采用模糊聚类算法进行优化样本查询,所得结果作为问题的次优解;然后采用最优保存对简单遗传混沌算法进行二次优化,求取问题的最优解;最后对智能集成方法进行实际验证,系统运行结果表明.该方法较好地实现了高产、优质的生产目标.并且具有全局收敛性和工业有效性,为解决复杂工业过程的优化控制问题提供了一种有效、实用的新思路.     

铅锌烧结过程的集成建模方法及智能优化算法

以铅锌烧结过程的集成建模和优化控制为背景 ,首先集成主元分析、神经网络、模糊专家系统等多种方法 ,建立了铅锌烧结过程的综合工况模型 ,然后根据综合工况模型预测的结果 ,采用聚类搜索混沌遗传算法获得最优的操作参数 ,给出操作优化指导 .本文提出的集成建模方法与操作优化算法 ,很好地解决了多输入多输出复杂工业过程的建模和优化控制问题 ,在铅锌烧结过程的生产中产生了显著的效益     

基于在线集成学习技术的工业控制网络入侵防范技术探讨

目前,冶金、煤炭、电力、石化、核能、航空、铁路、水处理、地铁等国家基础设施普遍采用工业控制网络系统。这些系统具有网络层次多（设备层、控制层、管理层）、接入复杂（有线/无线接入、本地/远程接入、长时/临时接入）、设备类型多（智能仪表、过程控制系统电脑、制造管理系统电脑）、用户计算机水平层次高低不同（工人、硬件工程师、软件工程师、管理办公室人员）等特点。当前国际网络安全形势表明,如何对具有这些特点的工业控制网络进行有效防护是目前信息安全领域重点关注的问题之一。文章首先对工业控制网络的信息安全与入侵防范技术现状进行了分析,指出如何研究具有在线自适应更新能力的人工智能入侵防范系统是当前发展趋势之一;然后对当前机器学习的研究热点“在线集成学习”技术进行了综述;最后给出了将在线集成学习技术用于工业控制网络入侵防范系统所涉及到的研究内容。     

企业控制网与管理信息网的集成技术研究

随着网络技术的不断发展和企业生产、经营管理对网络应用需求的不断变化,企业对管理信息网和工业控制网络提出了"管控一体化"的集成目标。由于管理信息网络和工业控制网络结构的差异,在系统集成过程中需要分析与研究它们的相应特点与集成技术。文章在介绍企业控制网和管理信息网的各自应用范围、作用与功能的基础上,给出了实现两者集成的关键技术,并针对每种技术的优点提出了最适宜的应用场合。     

复杂工业过程的综合集成智能控制

本文针对铝厂熟料窑的现状：生产过程控制 复杂、具有慢时变、分布参数、非线性、大时滞特性,难以精确描述数学模型,提出一套实 时智能控制方案：将人工智能、专家控制、神经模型控制各自的长处综合一起,设计成一个 集成环境的实时多级智能控制系统,并应用于熟料窑温控系统中．经仿真和实时控制试验结 果表明这种系统对改善系统的动、静态特性,克服系统时滞、慢时变是有效的,控制性能令 人满意．     

连续碳酸化分解过程进料流量模糊专家控制

针对连续碳酸化分解的现状：生产过程控制复杂、具有长流程、大滞后、非线性、强干扰、强耦合特性，难以精确描述数学模型，提出一种实时智能控制方案。将专家系统与基于模糊联想记忆（FAM）的模糊控制进行综合决策，设计成一个集成环境的实时智能控制系统，并应用于碳分过程进料量控制中。     

复杂工业过程集成建模及其实时监控与调度

采用一种新的混合标识过程／变迁网模型一变计时过程／变迁网来描述复杂工业过程。该模型通过引入过程运行标志离散标识(逻辑变量)和过程运行剩余时间连续标识(时间变量)，有效解决了多工位多工况复杂工业过程底层子过程的集成建模问题、离散事件与连续状态和过程控制与生产控制之间的耦合衔接问题，以及离散事件实时监控、连续子过程实时调度与控制等问题。给出了其实时监控、实时调度与过程控制的最佳策略求解方法。     

热轧带钢宽度的模糊专家控制策略

热连轧生产过程是一个典型的复杂工业生产过程，具有很强的非线性、内外部随机扰动、结构和参数的不确定性和时变性。由于精确的数学模型难以建立，使得传统的控制策略不能满足目前小批量、多品种情况下带钢的宽度精度。为此，本文提出了热轧带钢宽度的专家模糊控制，首先提出了专家控制规则，然后建立模糊控制器来控制规则中参数，MATLAB仿真结果表明该方法具有良好的控制效果，为复杂工业过程的控制提供了新方法。     

PID control of MIMO process based on rank niching genetic algorithm

Non-linear multiple-input multiple-output (MIMO) processes which are common in industrial plants are characterized by significant interactions and non- linearities among their variables. Thus, tuning several controllers in complex industrial plants is a challenge for process engineers and operators. An approach for adjusting the parameters of n proportional–integral–derivative (PID) controllers based on multiobjective optimization and genetic algorithms (GA) is presented in this paper. A modified genetic algorithm with elitist model and niching method is developed to guarantee a set of solutions (set of PID parameters) with different tradeoffs regarding the multiple requirements of the control performance. Experiments considering a fluid catalytic cracking (FCC) unit, under PI and dynamic matrix control (DMC) are carried out in order to evaluate the proposed method. The results show that the proposed approach is an alternative to classical techniques as Ziegler–Nichols rules and others.     

Model predictive pressure control of steam networks

The control scheme of industrial power plants leads typically to a complex multivariable control structure with active constraints to be taken care of. Then Model Predictive Control method (MPC) handles multivariate control problems naturally and optimal control result is calculated considering actuator limitations and constraints of process variables. MPC is applied to control the pressure stability in a multilevel steam network. The system is demonstrated in a simulator environment. MPC can also be used as a convenient tool for analyzing and designing the structure of the steam network. A power plant simulator controlled by MPC helps to decide the location and the capacity of steam levelling components needed to stabilize the operation of the process.     

A distributed architecture for reconfigurable control of continuous process operations

This paper considers a new distributed approach to reconfigurable control of continuous process operations such as in chemical plants. The research is set on a premise that emerging business pressures of product customization and industrial globalization will lead to increased need for reconfigurability in process plants. The ability of processes to support dynamic and smooth reorganization of process schemes in tandem with the changing requirements of supply chains will become important in future. Conventional control approaches based on hierarchical architectures are limited in dealing with such emerging requirements due to their inflexible structures and operating rules. Instead, more distributed approaches are required which can support increased level of reconfigurability in control systems, especially at the lower levels in hierarchy where the visibility to disturbances remains high. In this paper, one such distributed approach is considered based on the concepts of holonic manufacturing and supply chain management. The proposed approach distributes the functionality of process control into several reconfigurable process elements. These elements, while having a stand-alone capability for making their own control decisions, are also able to reconfigure themselves into alternative process schemes which evolve with the changing requirements of production. An analogy between process plants and so-called dynamic supply networks or virtual enterprises is used in this paper to define the composition of reconfigurable process elements and their operations. The proposed approach is shown to offer improved process control system reconfigurability and a control architecture which is compatible with the supply chain management needs at the next higher level. The purpose of this paper is qualitative and motivational. It is aimed to propose a new research direction in the field of reconfigurable process control.     

铝电解槽智能模糊控制算法的研究

铝电解是一个复杂的工业控制过程。通过对其生产过程的分析 ,提出了一种控制规则自修正的专家模糊控制器。通过在线自寻优 ,使系统很快地趋向于最优工作点 ,有效地解决了铝电解过程中浓度的非线性控制问题。     

复杂工业过程运行的混合智能优化控制方法

工业过程运行的优化控制的目标是将反应产品在加工过程中的质量、效率、消耗的工艺指标控制在目标值范围内. 由于复杂工业过程的工艺指标难于在线测量且与控制回路输出之间的动态特性具有强非线性、强耦合、难以用精确模型描述、随生产边界条件变化而变化的综合复杂性,因此, 难以采用已有优化控制方法, 运行控制只能采用人工设定的控制方式. 由于人工控制不能及时准确地随运行工况调整设定值, 难以将工艺指标控制在目标值范围内, 甚至造成故障工况.本文提出了根据运行工况实时调整控制回路设定值, 通过控制系统跟踪调整后的设定值, 将工艺指标控制在目标值范围内的过程优化运行的混合智能控制方法. 该方法由控制回路预设定模型、前馈补偿与反馈补偿器、工艺指标预报模型、故障工况诊断和容错控制器组成. 在某选矿厂22台竖炉组成的焙烧过程的应用案例, 证明了所提出方法的有效性.     

复杂工业过程运行优化与反馈控制

过程控制不仅使被控对象的输出尽可能好地跟踪控制器设定值, 而且要对整个工业装置的运行进行控制, 使反映产品在该装置加工过程中质量、效率与消耗等指标, 即运行指标在目标值范围内, 尽可能提高质量与效率指标, 尽可能降低消耗指标, 即实现工业过程运行优化控制. 本文在综述了已有的运行优化与控制方法的基础上, 重点介绍了复杂工业过程的数据驱动的混合智能运行优化控制和运行控制半实物仿真系统, 并以赤铁矿磨矿过程为应用研究案例, 仿真实验和工业应用结果表明所提方法的有效性, 并指出了复杂工业过程运行优化控制研究需要关注的问题.