工业控制系统优化在保障工业生产过程安全、平稳和高效方面具有重要意义。由于工业控制系统存在被控对象复杂、工况变化频繁、参数时变等问题,难以保障生产过程始终处于最优的状态,而且受到地理位置、时间、技术人员有限等因素的影响,难以及时解决对其进行优化的问题。随着互联网+工业的发展,将互联网+和工业控制系统优化结合,不受地理位置、时间的影响,能够及时地提供优化结果,有效地解决上述问题,保障生产过程处于最优状态。因此,设计基于互联网+和工业控制系统优化平台,为工业控制系统优化的研究提供一个研究和验证环境,具有重要的研究意义和实用价值。本文利用互联网、优化和仿真技术,设计了基于互联网+的工业控制系统优化仿真平台,具体研究主要包括:首先,介绍了该优化仿真平台的总体结构,提出了基于客户端/服务器的架构,并分析服务器和客户端的所要实现的功能。然后,针对控制系统优化问题,研究了目标函数和优化策略两方面内容:针对目标函数的设计,提出ITAE误差积分目标函数和综合加权目标函数,前者注重系统的快速性,后者注重系统的准确性;针对控制策略的设计,提出了粒子群算法,研究了基于惯性权重和学习因子、遗传算法对其改进的两种方法,通过实验分析,采用了收敛速度快、优化精度高的遗传粒子群算法。其次,针对控制器和被控对象进行分类研究,对PID控制器和LADRC控制器优化仿真,ITAE误差积分目标函数注重系统快速性而牺牲了稳定性,综合加权目标函数能够平衡各种性能,但快速性略有下降;从控制器角度,PID控制器在控制系统中均有良好的效果,LADRC控制器在无自平衡系统有较好的性能,在时滞系统中工程上不可取,这些为控制器调节提供了参考。最后,完成了基于互联网+的工业控制系统优化仿真平台的设计,并进行综合调试,实验仿真结果表明该软件平台的可行性,能够帮助解决工业控制系统的优化问题。