温度控制系统文献综述和参考文献
从20世纪80年代开始，在现代控制理论和人工智能发展的理论基础上，针对工业过程本省的非线性、时变性、耦合性和不确定性等特性，提出了许多行之有效的解决方法，如推理控制、预测控制、自适应控制、模糊控制和神经网络控制等，常统称为先进过程控制。近十年来，以专家系统、模糊逻辑、神经网络和遗传算法为主要方法的基于知识的智能处理方法已经成为过程控制的一种重要技术。先进控制方法可以有效地解决那些采用常规仪表控制效果差，甚至无法控制的复杂工业过程的控制问题。实践证明，先进控制方法能取得更高的控制品质和更大的经济效益，具有广阔的发展前景。
当今国内外的温度控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的重要部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统，PID控制器作为最早实用化的控制器已有50多年的历史，由于PID具有简单、直观、鲁棒性好的特点，成为工业过程控制最为常用的控制方式。
温度控制系统在国内各行各业的应用虽然已经十分广泛，但从国内生产的温度控制器来讲，总体发展水平仍然不高，同国外的日本、美国、德国等先进国家相比，仍然有着较大的差距。目前，我国在这方面总体技术水平处于 20 世纪 80年代中后期水平，成熟产品主要以“点位”控制及常规的 PID 控制器为主，它只能适应一般温度系统控制，难于控制滞后、复杂、时变温度系统控制。而适应于较高控制场合的智能化、自适应控制仪表，国内技术还不十分成熟，形成商品化并广泛应用的控制仪表较少。
随着我国经济的发展及加入 WTO，我国政府及企业对此都非常重视，对相关企业资源进行了重组，相继建立了一些国家、企业的研发中心，并通过合资、技术合作等方式，组建了一批合资、合作及独资企业，使我国温度等仪表工业得到迅速的发展。
现代工业生产过程中，不少工业对象存在着纯滞后时间。这种纯滞后时间或者是由于物料或能量传输过程中所引起的。或者是由于对象中多容积所引起的，或者是高阶对象低阶近似后所形成的等效滞后。
在纯滞后过程中，由于过程控制通道中存在纯滞后，使得被控量不能及时反映系统所承受的扰动。因此这样的过程必然会产生较明显的超调量和需要较长的调节时间，被公认为是较难控制的过程，其难控制程度将随着纯滞后工占整个过程动态时间参数的比例增加而增加。一般认为纯滞后时间 占对象的时间常数T之比大于0.3，则称该过程为大滞后过程。此外，大滞后会降低整个控制系统的稳定性。
从自动控制理论可知，对象纯滞后的存在对系统稳定性极为不利。特别是当 /T≥0.5时（ 为纯滞后时间，T为对象的时间常数），若采用常规PID控制，很难获得良好的控制质量。对于纯滞后，普通的PID反馈控制系统并不能取得很好的效果，这是因为其控制效果无法通过反馈回路及时反馈，因而使得控制问题复杂化了。在归一化纯滞后时间较大的情况下要保持系统稳定性的唯一方法是缩小增益 ，然而这样作将会导致系统调节周期T变大，系统响应变慢，从而降低了系统的调节性能。大惯量物体的一个明显特征是惯性滞后。通常在研究数控设备时，忽略其时滞效应。然而，精密定位控制的大惯量物体，其时滞效应是不容忽视的本文采用预估补偿方案，得出适合于数字伺服的控制算法，并与PID算法加以比较。计算机仿真结果表明，对大惯量带有时滞的系统，Smith预估补偿控制方案能得到优良的控制品质，是一种理想的控制方案。Smith预估控制的提出就较好地解决了这个问题，它通过在回路中加入Smith预估器，从而可以在环路中使用较大的增益而不使系统出现不稳定。随着质量分析仪表在线控制的推广应用，克服纯滞后已经成为提高过程控制自动化水平，改进控制质量的一个迫切需要解决的问题。Smith预估控制已经成为克服纯滞后的主要方法之一。
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