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化工生产中的过程控制技术与优化方案随着工业化进程的加速，化工行业在全球的发展越来越迅速，成为了各国经济的重要组成部分。
同时，随着全球经济的飞速发展，企业在化工生产过程中需要对技术进行不断地优化，提高生产效率，降低成本，保证产品的质量和安全。
因此，过程控制技术成为了必不可少的一部分。
本文将介绍化工生产中过程控制技术的应用和优化方案。
一、化工生产中的过程控制技术1.传统过程控制传统的化工生产过程控制措施主要使用PID控制技术，这种技术包括了比例、积分、微分等控制算法。
其基本思想是通过调节控制系统的输出信号以达到期望的工艺控制效果。
传统PID控制技术虽然简单易懂，但由于其控制精度不高，需要大量的工程经验和对特定过程的深入了解，因此需要人们不断探索新的过程控制技术以提高控制精度和抗干扰性。
2.先进过程控制技术进入21世纪以后，先进的过程控制技术逐步发展起来，如多变量模型预测控制（MPC）、先进的自适应控制（AAC）等。
同时，传感技术、人工智能的运用和数字化技术的发展等都为过程控制技术的升级提供了支撑。
这些技术的优势在于其能提高过程控制精度，抑制变量交互干扰，增大控制执行器的动态范围等。
二、化工生产过程控制技术的应用过程控制技术作为化工行业中的重要一环，对于生产效率的提升、运营成本的控制和产品质量的保证都有显著的作用。
通常，化工生产过程控制技术的应用可以从以下几个角度来考虑：1.质量控制随着化工行业的不断发展，对产品质量的需求也越来越高。
在化工生产过程控制中，通过数据采集、分析，实时跟踪工艺变量等手段，对生产中的关键环节进行精确控制和监控，以使产品质量稳定、一致。
2.成本控制成本控制是化工企业长期面临的重要问题。
随着劳动力成本、能源使用成本的不断攀升，对于如何控制成本、提高生产效率等问题，过程控制技术在其中起到了重要作用。
传统PID控制技术通过参数调整，最大限度地减少生产过程中的浪费和能源的消耗。
而高级过程控制技术则为企业在生产过程控制上提供了更精确的手段。
先进控制知识点总结一、先进控制概述先进控制是指在现代工业自动化控制领域中，采用先进的控制方法和技术，以提高控制系统的性能和可靠性，实现更高效的生产和运营管理。
先进控制的主要目标是提高生产效率、降低能耗和减少人为干预，以实现自动化、智能化生产。
二、先进控制的主要技术1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于数学模型的先进控制方法，通过对系统的动态特性进行建模和预测，以实现对系统的精确控制。
MPC可以对多变量系统进行优化控制，适用于复杂的工业过程控制和优化问题。
2. 自适应控制自适应控制是一种能够实时调整控制器参数的控制方法，以适应系统参数变化和外部干扰的影响。
自适应控制可以提高系统的鲁棒性和稳定性，适用于具有不确定性和变化的控制系统。
3. 智能控制智能控制是一种应用人工智能和机器学习技术的控制方法，以实现对系统的自主学习和优化控制。
智能控制可以提高系统的适应性和灵活性，适用于复杂、非线性和不确定性系统的控制问题。
4. 优化控制优化控制是一种基于优化算法的控制方法，通过对系统的运行参数进行优化调整，以实现系统性能的最优化。
优化控制可以提高系统的效率和能耗，适用于需要进行多目标优化和约束条件管理的控制问题。
5. 多智能体协同控制多智能体协同控制是一种基于多个智能控制节点之间协同工作的控制方法，通过相互通信和协作，以实现对复杂多变量系统的分布式控制和优化。
多智能体协同控制可以提高系统的灵活性和鲁棒性，适用于大型复杂系统的控制问题。
三、先进控制在工业自动化中的应用1. 化工过程控制化工过程控制是先进控制的主要应用领域之一，通过采用模型预测控制和优化控制方法，可以实现对化工生产过程的精确控制和高效运行管理，提高生产效率和产品质量。
2. 电力系统控制电力系统控制是先进控制的另一个重要应用领域，通过采用智能控制和自适应控制方法，可以实现对电力系统的实时监测和调度控制，以提高系统的稳定性和可靠性。
3. 制造业自动化制造业自动化是先进控制的广泛应用领域之一，通过采用自适应控制和多智能体协同控制方法，可以实现对制造过程的自动化控制和智能化管理，提高生产效率和降低成本。
先进控制技术在工业生产中的应用研究随着科技的不断进步，控制技术在工业的各个领域中得到广泛应用。
先进控制技术是将各种控制技术和算法进行灵活的组合，满足各个复杂工业控制系统的要求。
其综合效果不仅较单一的控制技术更加优越，而且可以应用于各种工业配置，控制对象的种类也更加丰富。
在当今工业生产中，先进控制技术正在成为一种核心技术，使用它可以提升产品质量和生产效率，降低生产成本，增强企业核心竞争力。
一、工业生产中的先进控制技术应用在许多富有实践的工业应用中，先进控制技术正得到广泛的应用。
其中包括基于模型的控制(MPC)技术、高级过程控制(APC)技术、视觉控制技术、人机交互技术等等。
这些技术可应用于各种工业控制系统，如化工、冶金、制药、纺织、食品加工、造船等等。
下面将介绍工业生产中的先进控制技术应用。
1. 基于模型的控制技术(MPC)基于模型的控制技术是一种在工业过程控制领域中广泛应用的高级控制技术。
MPC 技术是通过在整个系统的模型基础上建立一个虚拟控制环，实现对系统的更有效、更精确的控制。
通过 MOC 的最优化方法，系统可以调整控制策略，得到更好的目标状态。
MPC 技术在化工、纺织、食品加工和造船行业中都得到广泛应用。
2.高级过程控制技术(APC)高级过程控制技术(APC)是一种灵活、动态和高效的工业控制技术，用于建立复杂的工业控制系统，包括温度、压力、流量、浓度、PH值和液位等参数的控制等。
APC 技术可以采用在线优化、模拟、计算机建模等技术，从而解决各种工业过程控制中的典型问题，如模型不确定性、设备失效、噪声扰动等。
3. 视觉控制技术视觉控制是通过对各种生产流程进行图像处理技术和算法的应用，实现工业过程的自动化控制。
视觉控制技术可以使用该技术来实现对工业过程中的物料、产品、机器和设备进行自动化检测和控制。
4. 人机交互技术人机交互技术包括工业计算机、智能机器人、机器视觉等等。
它们可以增强员工与机器之间的互动，改善生产空间的人机界面，降低员工的工作压力，提高生产效率和质量。
先进制造技术在工业生产中的应用一、先进制造技术的释义先进制造技术是指在工业生产过程中采用先进的生产设备、工艺和管理方法，应用新兴的科学技术，以提高产品质量和生产效率的一种技术体系。
它通过引入自动化、数字化、智能化等先进技术，实现生产过程的精确控制和高效运作，以满足日益增长的市场需求。
二、1. 自动化生产系统自动化生产系统是先进制造技术的核心内容之一。
它通过引入智能机器人、自动化生产线等设备，实现生产过程的全面自动化。
自动化生产系统可以大大提高生产效率和产品质量，减少人工劳动强度和人为操作的误差。
例如，在汽车制造行业，自动化设备可以实现零部件的自动装配和焊接，大大提高生产效率。
2. 数字化工厂数字化工厂是先进制造技术在工业生产中的一种扩展应用。
数字化工厂利用信息技术和先进传感器，实现生产过程的数字化监控和管理。
通过建立信息系统和数据分析平台，可以实现生产过程的实时监控、故障预警和优化控制。
数字化工厂可以帮助企业实现资源的合理配置，提高生产效率和产品质量。
3. 智能制造智能制造是先进制造技术的发展趋势和目标之一。
它利用人工智能、物联网和大数据分析等技术，实现生产系统的智能化和高度自动化。
智能制造可以通过实时监测和数据分析，进行生产计划的优化和调整。
同时，智能制造还可以实现设备的自主诊断和维护，大大减少生产停机时间和维修成本。
4. 先进材料与工艺先进制造技术还包括先进材料和工艺的应用。
先进材料可以提供更高的强度、硬度和耐腐蚀等特性，从而提高产品的质量和性能。
同时，先进工艺可以通过精确控制生产参数，提高产品加工精度和一致性。
例如，在航空航天制造领域，采用先进材料和工艺可以大大减轻飞机结构的重量，提高飞机的燃油效率和降低碳排放量。
5. 可持续制造可持续制造是先进制造技术应对环境和资源压力的一种解决方案。
可持续制造意味着在生产过程中减少能源消耗和废物排放，提高资源的利用率和循环利用。
通过采用清洁生产技术、节能设备和再生材料等措施，可以实现生产过程的绿色化，降低对环境的影响。
先进控制系统：介绍先进控制系统的特点、设计和应用引言在工业控制领域，先进控制系统是一种关键技术，用于提高过程控制的性能和效率。
随着科技的发展和进步，先进控制系统不断被引入和应用于各个领域，成为改善系统性能和优化生产过程的有效手段。
本文将介绍先进控制系统的特点、设计原理以及在各个行业中的应用。
特点1. 优化控制先进控制系统的一个显著特点是其能够进行优化控制。
通过对系统模型的建模和分析，控制系统可以针对不同的目标制定最优的控制策略，以最大程度地提高系统的性能和效率。
先进控制系统可以根据实时数据进行实时优化，并通过反馈控制来实现系统参数的自适应调整，从而实现最佳控制结果。
2. 多变量控制先进控制系统能够处理多变量控制问题。
传统的PID控制器只能进行单变量控制，而先进控制系统则具备处理多个输入和输出变量之间相互关联的能力。
它可以更好地解决多变量系统中的耦合问题，通过对多个变量之间的相互影响进行分析和优化，实现更加精确和稳定的控制。
3. 鲁棒性先进控制系统具备较强的鲁棒性，能够抵御外界干扰和不确定性对系统控制性能的影响。
通过先进的控制算法和技术，先进控制系统可以根据实时反馈数据对系统进行动态调整，从而保持系统的稳定性和准确性。
即使在面对系统参数变化、噪声扰动和模型不确定性等不利因素时，先进控制系统仍能够保持良好的控制效果。
4. 高级算法先进控制系统采用了各种高级算法来实现优化控制和多变量控制。
这些算法包括模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）、递归最小二乘法（Recursive Least Squares，RLS）、自适应控制（Adaptive Control）等。
这些算法能够针对不同的控制问题提供最佳方案，并通过对系统模型和实时数据的分析来实现控制效果的优化。
设计1. 系统建模先进控制系统的设计首先需要进行系统建模。
系统建模是通过对被控对象进行数学建模，将其抽象成一系列数学方程，以便进行控制策略的设计和优化。
先进控制方法在电厂热工过程控制中的应用发布时间：2023-03-24T02:10:04.302Z 来源：《科技潮》2023年1期作者：孙海岩[导读] 电厂热工气温控制过程。
电厂发电时，需要在锅炉内温水量的基础上来对锅炉蒸汽温度进行控制。
大唐辽源发电厂吉林辽源 136200摘要：电厂热工过程较为复杂，并且影响控制对象的变量相对较多，为了有效应对这种状况，需要应用控制方法。
随着控制理论研究不断成熟和发展，需要对先进的控制方法进行研究和应用，从而使系统运行的安全性及可靠性得到保障。
如何在电厂热工过程控制中应用先进控制方法成为研究的重点方向之一，文章从以下方面来对其进行详细阐述。
关键词：先进控制方法；电厂热工；过程控制；应用1电厂热工过程控制的特点（1）电厂热工气温控制过程。
电厂发电时，需要在锅炉内温水量的基础上来对锅炉蒸汽温度进行控制。
在实施过程控制时，锅炉会存在明显的惯性和时滞性特征，导致在锅炉实际运行时，随着系统运行工况的动态变化，运行状态也会发生相应的改变。
（2）单元发电机组负荷过程。
该过程中存在充分非线性、变化频率相对较快等现象，这样在实际控制过程中，由于具有明显规律的、准确的数学模型无法顺利构建，从而使得相关的控制难度系数显著增大。
（3）锅炉水位系统。
锅炉处于运行状态时，锅炉中的气泡可以反映锅炉中蒸汽负荷和水量之间的关系。
因此，在锅炉实际运行时，要实时动态化监测锅炉中的水位。
影响锅炉气泡的因素相对较多，大部分因素都会对锅炉水位产生重要的影响，导致“虚假水位”的现象出现。
当系统处于低负荷运行状态时，就会有一定程度的时滞和非最小相位现象出现在水位中。
为了有效应对这种现象，需要应用控制方式，但传统控制方式往往效果不佳。
（4）锅炉燃烧系统。
锅炉燃烧系统属于热工过程范畴，其变量相对较多且耦合比较严重，在实际运行中容易受到来自多个方面因素的影响。
该系统进行燃烧时，无法获取精准的燃料燃烧率。
一般情况下，将该系统划分成几个子系统来进行控制，如热负荷调节、锅炉燃烧系统含氧量矫正等。
apc先进控制应用场景APC（先进过程控制）是一种应用于工业生产过程中的先进控制技术，它能够实时地监测和调整生产过程的各项参数，以提高生产效率、降低能耗和减少产品质量变异。
APC技术的应用场景非常广泛，下面将从工业生产的不同领域来介绍几个典型的APC应用场景。
在石油化工行业，APC技术被广泛应用于炼油、化工和石化生产过程中。
例如，在炼油厂中，通过对生产过程中的温度、压力、流量等参数进行实时监测和调整，APC系统能够自动控制反应器的温度和压力，以提高产品的质量和产量，并减少能耗。
在化工生产中，APC系统可以优化反应过程的控制策略，使得产品的纯度和收率达到最佳状态。
在石化生产中，APC系统可以控制裂解炉的温度和反应物料比例，以提高乙烯和丙烯的产量。
在电力行业，APC技术被应用于发电厂的燃煤锅炉控制。
燃煤锅炉的燃烧控制涉及到燃料供给、空气供给、炉内温度分布等多个参数的调节。
通过使用APC系统，可以实时地监测和调整这些参数，以实现燃烧的稳定和高效。
同时，APC系统还可以根据不同负荷的需求，自动调整锅炉的运行模式，以提高燃煤锅炉的运行效率和降低污染物的排放。
在制药行业，APC技术可以应用于药物生产过程的控制。
药物生产过程中，温度、压力、pH值等参数的控制对于药物的质量和收率至关重要。
通过使用APC系统，可以实时地监测和调整这些参数，以控制反应的进程和产物的质量。
同时，APC系统还可以根据生产需求，自动调整反应的工艺参数，以提高药物生产的效率和稳定性。
在钢铁行业，APC技术可以应用于高炉和转炉的控制。
高炉和转炉是钢铁生产过程中的关键设备，其燃烧过程和冶炼过程对于钢铁的质量和产量有着重要影响。
通过使用APC系统，可以实时地监测和调整高炉和转炉的温度、氧气含量、燃料供给等参数，以控制燃烧的稳定和冶炼的效果。
同时，APC系统还可以根据不同的钢种和规格要求，自动调整冶炼的工艺参数，以提高钢铁的质量和生产效率。
除了以上几个典型的应用场景，APC技术还可以应用于化肥生产、食品加工、纸浆造纸等多个领域。
化工过程控制中的先进控制技术指南概述化工过程控制是指在化工生产过程中，通过对关键参数的监测和调控，以实现过程的稳定运行和优化生产。
先进控制技术能够进一步提高化工过程控制的效率和质量，提高生产能力和安全性。
本文将介绍化工过程控制中的一些先进控制技术，并对其应用进行说明。
1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于动态过程模型的控制策略，通过对未来变量的预测，优化控制变量的设定值，并实时对其进行调整。
MPC可以处理包括非线性、多变量、时变及约束条件在内的复杂化工过程模型，适用于优化生产目标和实现最佳性能。
MPC技术还可以处理不确定性和变化参数，提高过程控制的灵活性和稳定性。
2. 自适应控制自适应控制是一种根据过程实时变化来对控制系统参数进行调整的控制策略。
它能够自动识别过程的不确定性和参数的变化，并相应地调整控制策略，以实现更好的动态响应和鲁棒性。
自适应控制技术能够应对化工过程中的不确定性和变化电阻，提高控制系统的性能和稳定性。
3. 多模型控制（MMC）多模型控制是一种根据不同工况下的过程动态性质，将多个模型以及相应的控制策略进行集成的控制方法。
MMC能够适应过程变化，根据实时采集的数据切换不同模型和控制策略，以实现更好的控制性能。
多模型控制技术对于处理化工过程中的工况变化和非线性特性具有一定的优势。
4. 先进的优化方法优化方法是一种通过对过程参数进行最优化设计和操作，以实现最佳生产效果的控制策略。
先进的优化方法基于数学模型和算法，能够考虑到多个目标、约束条件和变量之间的相互影响，为化工过程提供最优的操作设定值。
该技术能够帮助化工业降低能源消耗、提高生产效率和产品质量。
5. 基于数据驱动的控制方法基于数据驱动的控制方法是一种基于历史数据分析和模式识别的控制技术。
通过对过程数据进行挖掘和分析，可以得到过程的模型和规律性，从而进行实时的控制和调整。
基于数据驱动的控制方法适用于化工过程中的非线性、时变和复杂系统，能够提高过程性能和控制质量。
先进控制理论在自动化过程中的应用在当今科技飞速发展的时代，自动化技术已经成为各个领域提高生产效率、保证产品质量、降低成本的关键手段。
而先进控制理论的出现和应用，则为自动化过程带来了更为精确、高效和智能的控制策略，进一步推动了自动化技术的发展。
先进控制理论是相对于传统控制理论而言的，它涵盖了一系列更为复杂和高级的控制方法，如模型预测控制、自适应控制、鲁棒控制、智能控制等。
这些方法能够处理具有多变量、非线性、时变、不确定性等复杂特性的系统，从而满足现代工业生产对控制性能日益提高的要求。
模型预测控制是先进控制理论中的一种重要方法。
它通过建立系统的数学模型，预测未来一段时间内系统的输出，并根据设定的优化目标和约束条件，计算出最优的控制输入序列。
这种方法在化工、炼油等流程工业中得到了广泛的应用。
例如，在一个化工厂的连续反应过程中，通过模型预测控制，可以实时调整反应物的进料流量、温度和压力等参数，以确保产品的质量和产量达到最优。
自适应控制则能够根据系统运行过程中的变化，自动调整控制器的参数，以使系统始终保持良好的控制性能。
想象一下，在一个数控机床的加工过程中，由于刀具的磨损、工件材料的变化等因素，系统的特性会发生改变。
自适应控制可以及时检测到这些变化，并相应地调整控制参数，从而保证加工精度的稳定性。
鲁棒控制主要用于处理系统存在不确定性的情况。
即使系统的模型存在一定的误差，或者受到外部干扰的影响，鲁棒控制器也能保证系统的稳定性和性能要求。
在航空航天领域，飞机的飞行控制系统就需要具备很强的鲁棒性，以应对各种复杂的飞行条件和突发情况。
智能控制是先进控制理论的一个重要发展方向，它融合了人工智能的技术，如模糊逻辑、神经网络、专家系统等。
模糊控制通过模拟人类的模糊思维和推理方式，对难以建立精确数学模型的系统进行有效的控制。
例如，在家用电器的控制中，模糊控制可以根据环境温度、湿度等模糊信息，智能地调整空调的运行模式。
神经网络控制则利用神经网络的学习能力和自适应能力，实现对复杂系统的控制。
先进控制在过程工业的应用Application of advanced process control inprocess industry摘要：随着现代控制理论的迅速发展，各种先进控制策略、方法和技术已开始在流程工业中广泛应用，其中鲁棒控制软测量技术，模糊控制都是精化，预测工业控制的重要手段。
本文举例说明了先进控制技术在各种过程工业中的应用，简述了先进控制技术的优点，在分析工业过程特点的基础上，总结了工业过程先进控制的发展现状，阐述了控制器参数整定和模型预测控制的基本概念和内容。
关键词：工业过程；先进控制；模型预测控制；自适应控制；鲁棒控制；智能控制；软测量技术；内模控制；先进控制软件Abstract：With the rapid development of modern control theory，some advanced process control strategies，methods and technology has been widely applied in process industry，the robust control soft measurement technique and fuzzy control are refined，prediction of industrial control is an important means of. The paper illustrates the advanced control technology in the process of industrial application，the advantages of advanced control technology in the analysis，based on the characteristics of industrial process，summed up the development of advanced control of industrial process，elaborated the controller parameter tuning and model predictive control of the basic concept and content of.Keywords：Industrial process；advanced control; model predictive control; adaptive control; robust control; intelligent control; soft measurement; internal model control; advanced control software一．前言什么是先进控制（Advanced Process Control，简称APC ）先进控制是对那些不同于常规控制，并具有比常规PID控制更好的控制效果的控制策略的统称，而非专指某种计算机控制算法。
但至今对先进控制还没有严格的、统一的定义。
尽管如此，先进控制的任务却是明确的，它是用来处理那些采用常规控制效果不好，甚至无法控制的复杂工业过程控制的问题。
通过实施先进控制，可以改善过程动态控制的性能、减少过程变量的波动幅度，使之能更接近其优化目标值，从而使生产装置在接近其约束边界的条件下运行，最终达到增强装置运行的稳定性和安全性、保证产品质量的均匀性、提高目标产品收率、增加装置处理量、降低运行成本、减少环境污染等目的。
现代复杂的工业生产过程，通过实施先进控制，可以大大提高工业生产过程操作和控制的稳定性。
先进控制，内容丰富，涵盖面广，包括预测控制、自适应控制、鲁棒控制、智能控制和软测量技术等。
二．模型预测控制模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略，已在炼油、化工、冶金和电力等复杂工业过程控制中得到广泛的应用。
模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便处理过程被控变量和操纵变量中的各中约束。
模型预测控制是一类产生于20世纪70年代的计算机控制算法。
与传统的PID 控制算法不同，模型预测控制不但利用当前时刻和过去时刻输出测量值与设定值的偏差，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，采用滚动优化的方法确定当前的最优控制作用。
模型预测控制的基本步骤是预测模型建模、滚动优化和反馈校正。
其代表性的控制算法有动态矩阵控制（DMC）、模型算法控制（MAC）和广义预测控制（GPC）。
动态矩阵控制（DMC）算法是一种基于对象阶跃响应的预测控制算法，它适用于渐近稳定的线性对象。
对于弱非线性对象，可在工作点附近作线性化处理后应用DMC。
作为一种有约束的多变量优化控制算法，DMC在1974年在美国壳牌石油公司得到应用。
此后，它被广泛用于炼油、石化、化工、造纸等领域。
模型算法控制（MAC，又称为模型预测启发控制MPHC）诞生于20世纪70年代后期，它是基于对象脉冲响应的一种预测控制算法，适用于渐近稳定的线性对象。
MAC算法以控制变量的变化量（即△u）为输入控制量，在控制算法中包含了数字积分环节，故即使发生模型失配，该算法仍可以实现无稳态偏差控制。
MAC（MPHC）在锅炉、精馏塔等的控制中获得了成功应用。
广义预测控制（GPC）是在自适应控制的研究中发展起来的一类预测控制算法。
GPC算法基于可控自回归滑动平均模型或可控自回归积分滑动平均模型，采用多步预测优化策略，利用在线辨识和校正机制增强了控制系统的鲁棒性。
GPC 算法不仅适用于开环稳定的最小相位系统，而且可用于非最小相位系统、变结构系统和时滞系统。
当前，预测控制的研究范围主要涉及到以下方面，(1)对现有基本算法作修正。
如引入扰动观测器，采用变反馈校正系数等。
(2)单变量到多变量的推广。
把只适合于稳定对象的算法推广到非自衡系统，把预测控制的应用范围推广到非线性及分布参数系统。
(3)优化目标函数的选取。
如采用最小方差的目标函数、二范数的目标函数、无穷范数的目标函数等。
(4)预测模型的选取。
尤其是在非线性预测控制中，非线性预测控制要比线性预测控制复杂得多。
因而，目前研究主要集中在特殊的非线性模型，如Wiener模型，Bilinear模型、广义Hammerstein模型、V olterra模型等。
(5)引入大系统方法，实现递阶或分散的控制算法。
(6)将基本控制算法与先进的控制思想与结构相结合，如自适应预测控制、模糊预测控制、鲁捧预测控制、神经网络预测控等。
目前，预测控制的应用几乎遍及各个工业领域，如：炼油、石化、化工、造纸、天然气、矿冶、食品加工、炉窑、航空、汽车等。
其中全世界采用了以预测控制为核心的先进控制算法已经超过5000多例。
国外著名的控制工程公司都开发研制了各自的商品化软件。
预测控制的软件产品至今已走过了三代。
第一代产品主要以Adersa公司的IDCOM 和Shell Oil公司的DMC为代表，可处理无约束的预测控制问题。
第二代以Shell Oil公司的QDMC为代表，它增加了处理输入输出有约束的多变量对象的技术。
而目前的第三代产品，主要有Aspen公司的DMC plus和Honeywell公司的RMPCT，以及浙大中控软件公司的Adcon等，都已在炼油、化工、石化等工业生产过程中应用。
三．自适应控制自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统。
面对客观上存在的各种不确定因素，自适应控制系统能在对象运行过程中，通过不断地测量系统输入、状态、输出或性能指标，逐渐获得过程内部信息，然后对给定的评价指标和按一定的设计方法作出控制决策（更新控制器的结构、参数或修正控制作用）。
自适应控制对模型和扰动的先验知识依赖程度较低。
目前比较成熟的自适应控制系统可分为两大类，一类是模型参考自适应控制系统（Model Reference Adaptive System，MRAS）；另一类是自校正调节器控制系统（Self-Tuning Regulator Control System，STRCS）。
模型参考自适应控制系统由参考模型、被控对象、反馈控制器和调整控制器参数的自适应机构等部分组成，如图1所示。
从中可知，这类控制系统包含内外两个环路。
内环是由被控对象和控制器组成的普通反馈回路，而控制器的参数则由外环调整。
参考模型的输出ym就是对象输出y的期望值。
自适应机构由系统输出响应y(t)与模型输出响应ym(t)的偏差信号e(t)驱动。
图1 模型参考自适应控制系统结构图自校正调节器控制系统由被控对象、对象参数估计器、控制器参数计算机构和可调控制器组成，如图2所示。
和模型参考自适应控制系统相似，自校正调节器控制系统的内环包括被控制对象和一个普通的线性反馈控制器，控制器的参数由外环调节；但自校正调节器控制系统的外环由一个对象模型参数估计器和一个控制器参数计算机构所组成。
参数估计器对被控对象进行在线参数估计；控制器参数计算机构根据对象模型参数估计值，按一定的设计准则获得新的控制器参数，并把这些参数赋给可调参数控制器；后者再根据设定值r和系统输出y的偏差确定控制量u，使整个系统达到预期的控制效果。
自适应控制技术首先用于飞机的自动驾驶。
飞行器的动态特性取决于许多环境参数和结构参数，如动态气压、高度、质量、阻尼板位置等。
在不同环境下，这些参数可能在相当大的范围内变化。
对这类工作环境复杂、参数幅度变化大的被控对象，自适应控制尽显优越性。
如今，自适应控制技术的应用几乎遍及所有领域，如机器人研制、导弹制导、磁悬浮列车机械制动系统、卫星天线跟踪指向控制、汽车悬架控制、水泥生料磨机化学成分控制、连铸结晶器液位控制系统和精馏塔控制，等等。
四．鲁棒控制实际控制对象一般很难用精确的数学模型描述。
鲁棒控制基于被控对象的不确定性和不完全信息建模，再根据该模型设计能够满足期望性能指标的控制器。
鲁棒控制的基本理论包括H∞控制理论和μ理论。
H∞控制理论就是在H∞空间通过某些性能指标的无穷范数优化而获得具有鲁棒性能控制器的一种控制理论。
H∞控制理论为多输入多输出且具有模型摄动的系统提供了一种频域鲁棒控制器设计方法。
对于非结构不确定性系统，H∞鲁棒控制器可以设计得相当精确。
μ理论是研究动态不确定性鲁棒控制的结构奇异值理论。
μ理论将一个具有回路多点独立的有界范数摄动化为块对角摄动结构，然后给出判断系统鲁棒稳定的充要条件。
μ理论不但能有效地、无保守性地判断“最坏情况”下摄动的影响，而且当存在不同表达形式的结构不确定性情况下仍然能够分析控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能问题。
由于鲁棒控制理论处理不确定系统的优越性，已经在航空、航天、航海、化工、冶金等领域得到了应用，如飞机着陆控制、飞机运动控制、机器人轨迹跟踪、机器人两自由度柔性关节控制、电力系统非线性自抗扰励磁控制、水下热动力系统控制、工业过程鲁棒PID 控制器等等。
