1．PID控制。PID控(kong)制是最(zuì)早發展(zhǎn)起來的(de)、應用領(lǐng)域至今(jin)仍然廣(guǎng)💯泛✏️的🔞控(kòng)♉制方法(fǎ)之一，它(ta)是基于(yú)對象數(shù)學模型(xing)的方法(fǎ)，尤其适(shì)用于可(ke)💚建立*數(shù)學模型(xing)的确定(ding)性控制(zhì)系統。但(dan)❤️對于非(fēi)線形、時(shi)變不确(que)定性系(xi)🈚統，難以(yǐ)用常規(gui)的PID控制(zhi)☁️器達到(dào)理🌂想的(de)控制效(xiào)果。而且(qie)，在實際(jì)生産中(zhong)，由于受(shòu)參數整(zhěng)定方♌法(fǎ)繁雜的(de)困擾，常(chang)規的PID參(cān)📱數往往(wang)整定不(bú)良、性能(néng)欠佳。
    2．人(ren)工神經(jīng)網絡控(kong)制。人工(gōng)神經網(wang)絡起源(yuan)于20世紀(jì)40年代，它(ta)從某些(xie)方面反(fǎn)映了人(rén)腦的基(jī)本特征(zheng)，但并不(bú)是人⛱️腦(nao)的真實(shi)描寫，而(ér)隻是它(ta)的抽象(xiàng)、簡化和(he)模拟，網(wang)絡的信(xìn)息處理(li)由神經(jing)元間的(de)相互作(zuò)用來實(shi)現。神經(jīng)網絡控(kong)制的關(guān)鍵是選(xuan)擇一個(ge)合适的(de)神經網(wang)❄️絡模型(xing)，并對其(qí)進行訓(xun)練與學(xue)習，直至(zhi)🈲達到要(yào)求為止(zhǐ)，即尋找(zhǎo)*的神經(jing)網絡結(jié)構與權(quan)值。然而(ér)，神經網(wǎng)絡的學(xué)習，需要(yào)一定的(de)實驗😍樣(yang)本，這些(xiē)實驗樣(yang)本也必(bì)須從已(yǐ)知經驗(yàn)和事🏃🏻‍♂️先(xian)的實驗(yan)中獲得(de)。同🧑🏾‍🤝‍🧑🏼時，神(shen)經網絡(luò)的訓練(liàn)與學習(xi)過程，有(you)時較為(wéi)複雜，需(xū)要運行(háng)成千上(shang)萬次才(cai)能獲得(de)*結構。有(you)時獲得(dé)的是一(yi)個局部(bu)*解，而不(bú)是全局(ju)*解，因方(fang)法的局(ju)限性，同(tóng)樣也難(nan)于對所(suo)讨論的(de)對象實(shí)現有效(xiao)👉的控制(zhì)。

    3．模糊控(kong)制。實際(ji)工程中(zhong)，一個非(fei)常熟練(liàn)的操作(zuò)人員✌️，能(neng)憑借自(zi)🏃‍♂️己豐富(fu)的實踐(jiàn)經驗，通(tong)過對現(xian)場的各(gè)種現象(xiàng)的判斷(duàn)取得較(jiao)滿意的(de)控制效(xiao)果。如果(guo)将憑經(jīng)❓驗所采(cai)取的措(cuo)✊施轉變(bian)成相應(yīng)的控制(zhi)🧑🏽‍🤝‍🧑🏻規則，并(bing)且研制(zhì)一個控(kong)制器來(lái)代✏️替這(zhe)些規則(ze)，也可實(shi)☀️現對複(fú)雜❤️工業(ye)過程的(de)控制。實(shí)踐證明(ming)，以模糊(hú)控制理(lǐ)論為基(ji)💰礎的模(mo)糊控制(zhi)器(FC)能夠(gou)完成這(zhe)個任務(wù)。

    模糊控(kòng)制是基(ji)于模糊(hu)推理和(he)模仿人(ren)的思維(wei)方法，對(dui)✨難🐪以建(jiàn)立數學(xue)模型的(de)對象實(shí)施的一(yī)種控制(zhì)。它用模(mó)糊數學(xue)中⛹🏻‍♀️的模(mo)糊集👨‍❤️‍👨合(he)來刻畫(huà)這些模(mó)糊語言(yan)，并用産(chan)生式規(guī)🥵則，即“假(jiǎ)如條件(jian)成立則(ze)執行”語(yǔ)句予以(yǐ)實現。模(mó)📧糊控制(zhì)技術的(de)應用在(zai)國内已(yǐ)取得明(míng)顯效果(guǒ)。

    4．專家控(kong)制。專家(jia)控制是(shi)智能控(kong)制的一(yi)個重要(yao)部分，它(tā)在将專(zhuan)家系統(tong)的理論(lùn)和技術(shù)同控制(zhì)理論的(de)理論和(he)方法有(yǒu)機結合(he)的基礎(chu)上，在未(wei)知環境(jing)下模仿(pang)專家的(de)智能，實(shí)現對系(xì)統的有(yǒu)🌈效控制(zhi)。專家控(kong)制的核(he)心是專(zhuan)家系統(tong)，它🌈具有(you)處理各(gè)種非結(jié)構性問(wen)題♉，尤其(qi)是處理(lǐ)☂️定性的(de)、啟發式(shì)的或不(bu)确🙇🏻定性(xìng)的知識(shí)🆚信息，經(jing)過各種(zhong)推理過(guo)程達到(dao)系統的(de)控制目(mù)🧡标。

    5．仿人(ren)智能控(kòng)制。仿人(rén)智能控(kòng)制(HSIC)經過(guo)20年來的(de)努力，已(yǐ)形成了(le)🏃🏻基本理(lǐ)論體系(xì)和較系(xì)統的設(shè)計方法(fa)，并在大(dà)量的實(shí)際應🍓用(yong)中獲得(dé)成功。其(qí)主要内(nèi)容是總(zong)結人的(de)控制經(jing)驗，模仿(páng)人的控(kong)制思想(xiǎng)和行為(wei)，以産生(shēng)式規則(zé)描述其(qí)在控制(zhi)方面的(de)啟發與(yǔ)直覺推(tuī)理行為(wéi)。由于HSIC的(de)基本特(tè)點是模(mo)✔️仿控制(zhì)專家的(de)控制行(háng)為，因此(cǐ)它的控(kòng)💃🏻制⛷️算法(fa)是多模(mo)态控制(zhi)的，是多(duō)種♻️模态(tài)控制間(jiān)的相互(hu)交替使(shǐ)用。該算(suàn)法可以(yi)完美地(dì)協調控(kòng)制系統(tǒng)中諸多(duo)相互矛(mao)盾的控(kong)制品質(zhi)的要求(qiu)。比如，魯(lǔ)棒性與(yu)*性，快速(su)性與平(píng)穩性等(deng)。

在發達(dá)國家競(jìng)争的同(tong)時也需(xu)要投資(zī)發展新(xīn)産品


為(wei)提高競(jing)争力，在(zài)發達市(shi)場需要(yao)一套不(bú)同的産(chǎn)品投資(zi)。許多👌發(fa)達地區(qu)的”Brownfield”目前(qian)正在實(shí)施基于(yú)FDT的PAM解決(jue)方案🚶，提(ti)供一套(tao)數據嵌(qiàn)入🏃🏻‍♂️的多(duo)樣化的(de)智能現(xiàn)場設🆚備(bei)和其⭐它(tā)生産☂️設(shè)備，一個(gè)公司的(de)這些設(shè)備來自(zì)多個供(gòng)應商們(men)的各種(zhǒng)通信協(xie)議。利用(yòng)這個機(jī)會，控制(zhì)閥供應(yīng)商已經(jīng)在積極(ji)發展DTMs，使(shi)他們的(de)數字定(ding)位與🌍基(ji)于FDT的PAM解(jiě)決✔️方案(àn)一同工(gōng)作。此🥵外(wai)，控制閥(fá)供應商(shāng)正在考(kao)慮大力(li)發展㊙️的(de)另一類(lèi)産品為(wei)無線HART。


在(zài)中東的(de)石油投(tóu)資繼續(xù)推動市(shì)場增長(zhang)


在2008年*季(jì)度，控制(zhì)閥供應(ying)商繼續(xu)赢得在(zai)石油和(hé)天然氣(qi)🎯開采、煉(lian)油及石(shí)化行業(ye)的大型(xing)項目訂(dìng)單。獲利(lì)于全球(qiú)持續的(de)高油價(jià)💃🏻，作為控(kong)制閥産(chan)業的*消(xiāo)費群體(tǐ)——石油與(yǔ)天然氣(qi)公司得(de)到充足(zu)的資本(běn)去增加(jia)生産和(he)煉油的(de)能力以(yi)滿💁足市(shi)場的需(xu)要，這種(zhǒng)趨勢一(yi)直呈上(shang)升狀态(tài)。而高價(jià)的石油(you)也讓石(shí)油和天(tian)然氣公(gōng)司開始(shǐ)提高現(xian)場設備(bèi)的智能(neng)化水平(ping)，以改善(shàn)✨他們的(de)監測過(guò)⛹🏻‍♀️程、防止(zhǐ)産品損(sǔn)失以及(jí)優化生(sheng)産，而智(zhì)能化的(de)過程恰(qia)恰不能(neng)缺少控(kòng)制閥的(de)身🤩影。