導讀：
當前石油化工流體機械智能控制領域中，諸多先進的技術獲得應用，這與控制理論的發展也有著密切的關系。目前，主要應用技術包括以下幾項，一起跟乳化機設備小編來了解一下。
(1) 自學習控制技術
在流體機械復雜工作過程屮.丨要根據其工作特征實現動態模式識別，惜助頻 ui'ri 'I. u學習控制理論和基于時域的迭代控制理論實現111 __1柷的學習，并且能夠在后期的工作過程中發揮自V從而達到智能化決策的目的。同時，在應用非線性時變系統迭代學習控制理論;最優迭 n ■';" 控制理論以及閉環迭代學習控制理論。
(2) 實時智能優化技術
石油化工流體機械在運作中對時效要求較高，需要系統能夠實現實時反饋initfc,在該技術應用中就需要對數據庫的特征數據提nr濃縮與數據調和，能夠自動識別工作過程中存在的m,借助收集的信息確定工作狀態，能夠對工作狀態入叫堪F系統性能的優化。在此過程中，需要保證優化系統的魯棒性和穩定性，并且進行時變非線性過程的模型更新。
(3)模糊控制系統技術
石油化工流體機械的模糊控制有著重要的作用，能夠在控制過程中識別信息，針對難以確認的模型進行決策。其中，關鍵的模糊控制系統技術包括模糊關系模型和模糊推理網模型辨識、非線性系統的精確/模糊混合建模;工程化的模糊控制算法，包括模糊控制規則的自學習算法，模糊控制器設計和參數自整定;模糊控制系統軟件，包括模糊控制器DCS組態軟件、在線仿真及模糊預測控制器參數整定。
(4)人工神經網絡控制
石油化工流體機械的基于神經網絡理論能夠實現軟件測量和非線性動態系統辨識。在工作過程中能夠應用模糊神經網絡控制理論、非模型神經網絡控制理論、自適應控制理論以及元胞控制器等理論，提升流體機械的控制水平。同時，在流體機械的人工神經網絡控制中還涉及到神經網絡模型的泛化、神經網絡并行優化、神經網絡模型嵌入、神經網絡控制系統的穩定性及魯棒性。
(5)大系統分散智能控制
在流體機械智能控制中需要大規模復雜系統的分散智能控制策略來提升控制能力，其中，據乳化機設備小編了解，人機協同系統的交互式感知理論、決策理論、自習理論是流體機械智能控制的重要支撐技術，并且能夠根據多智能體控制系統的目標評價、分解協調以及學習理論來達到功能要求。此外，還需要借助異質多智能體控制系統通信針對特定的工作要求實現系統正常運行。
