长期以来,对于反应釜一些化工厂曾采用PID控制方法,但没有取得很好的效果,甚至在具体实践中出现险些酿成安全事故。所以只能采取人工操作通过且观察仪表,手动操作阀门来控制反应。实际上经过调研确实一些熟练的操作工主要靠自己的经验来控制反应:即通过观察温度的大小来调整反应物的流量大小,并且还取得了非常好的效果。但这样的缺点是既浪费了人力、物力,还使操作工经常处于有害、有毒的环境中,容易损害操作工的健康。本课题正是处于这种背景下展开研究,解决问题。本论文针对的化工企业的反应釜进行温度控制。在反应釜的变化是非常复杂,既有化学反应过程,又有物理变化过程。这些影响反应的参数(如温度、压力、流量、速度等),在这其中影响变化是对温度的控制。对温度控制的好坏直接关系到最后产品的质量和产量。在反应釜中变化具有纯滞后、噪声干扰、时变、且非线性等复杂的特点。在这种条件下,如果仅利用目前非常成熟的经典PID控制理论显然难以取得好的效果。因为找到精确的数学模型很困难。本文的主要工作成果和创新如下:(1)相比同类的化工企业里还没有或者很少采用智能控制技术。本论文阐述即利用模糊控制的人类智能和神经网络进行在线实时调整。最后利用PID的和模糊神经网络结合,解决了问题;(2)进行了多种控制算法和策略的实验研究。利用模糊控制和神经网络的思想,设计出了不同的智能控制器,与常用的PID控制实验结果比对。实验表明采用的智能控制在生产使用过程中具有理想的控制效果(3)采用目前比较先进的ARM9-Linux为平台CPU为三星公司的S3C2410X的装置,为进一步的大规模的计算机集群网络提供了可能。