徐立军，何颖

(新疆工业高等专科学校，新疆 乌鲁木齐，830091)

尽管已经进行了大量的研究并提出了大量的解决方案，大多的工业控制系统仍然使用传统PID控制，据估计，PID控制器的使用率在90% －99%之间。然而，因为工业控制过程普遍具有综合性、复杂性，随时间而变化、延迟，且是非线性及无规律动态性的特点，PID控制器不可能为所有控制问题提供一个总的解决方案。当这个控制过程太过复杂，甚至无法用分析模型进行描述时，传统的方法很可能就失效了［1]。因此，经典控制理论能够简化工厂模式，却不能保证控制效果。工厂仍然需要控制操作人员。但是，人的控制能力并不稳定，易受操作员经验和职业技能的影响，因此，在许多实际应用中，传统PID控制不能对系统进行有效的调节，而运用人工智能技术则能够将操作者的工作自动化。介于人工智能和控制工程技术之间的模糊控制理论，其有效性已被工程实践证明。根据《日本仪器控制工程协会》对日本控制技术行业的调查，模糊控制(FC)与神经网络控制(NNC)是控制工程技术中发展最快的领域之一［2]。作为过程控制的方法，模糊控制的吸引力在于:模糊控制有效地支持了编码转换，即将一个有经验的操作工所积累的知识和控制程序，转换为十进制数字。在一个典型的PID工业控制系统设计中，控制参数被提前设定，然后为了达到理想的响应，这些参数被手动调节。在Copeland和Rattan所描述的方法中，人工调节可被由FC监控的调节过程取代。……