流量仪表标定系统作为仪器仪表生产过程中重要的组成部分,承担着流量仪表的检定与校准任务。在仪表标定校准过程中,控制器需在不同标定流量位点反复拟合被校表的测量误差,因此各位点的流量控制精度直接影响标定结果。随着现代工业仪器的性能需求越来越高,提高仪器仪表标定精度及效率已成为各企业抢占市场的首要目标,这对流量校准系统的标定性能提出了挑战,给仪器制造产业的发展造成了不小的阻力。本文以与重庆某仪表厂的合作项目为背景,在对该厂的流量仪表标定现场实地考察后,发现该厂具有提高仪表标定效率及流量精度的实际需求。针对这些实际问题,本文通过设计多管线流量仪表标定系统,结合分段切换控制策略,对各支路管线的流量调节阀建立数学模型,当标定流量小于一定值时,设计基于粒子群混合灰狼优化的模糊神经网络PID控制器替代原有的常规PID控制器,进而提高各支路的流量精度;同时在分析了离心泵特性曲线后对其建立矢量控制仿真模型,当标定流量大于一定值时,利用上述优化算法实现对离心泵电机双闭环结构中的PID控制器优化控制参数,以此调节主管线上的水泵出口流量;在标定流量处于中间段时,设计多输入动态矩阵控制算法以实现调节阀与离心泵的流量协同控制,在提高流量精度的同时,尽可能降低离心泵转速。离心泵负责主路流量的粗调,支路调节阀负责各管内流量的精调,最终实现多管线同时标定,以提高标定效率。结合实际需求,本文采用B/S架构开发流量仪表标定控制系统平台,对系统的软硬件搭建、数据传输、数据库等方面进行详细阐述后,设计了状态监测、自动标定、任务下发等功能模块,通过对页面的展示说明模块结构,最终完成系统的开发与部署,并结合现有实验环境验证控制算法与系统平台的可靠性,实验结果表明本文所设计的多管线流量仪表标定系统具有较好的控制流量效果,为仪器仪表厂提升流量精度及效率做出了改进。