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讨论PID以外的闭环控制系统

该系统利用模型预测控制和适应性控制算法，能够处理机械臂在复杂环境下的路径规划和动态响应。模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）：模型预测控制是一种优化控制方法，通过根据系统的动态模型预测未来一段时间内的系统行为，并优化当前控制输入，以达到最优控制效果。实用案例：例如，在化工过程中，可以使用模型预测控制方法来控制反应器的温度和压力。模型程序案例(Python)图4这个模型预测控制案例是一个简单的控制问题，其中通过优化算法（这里使用scipy.optimize.minimize函数）求解控制输入序列，以最小化预测时域内的成本函数。除了传统的PID控制器外，还存在许多其他闭环控制方法和技术，如模糊控制、非线性控制、鲁棒控制和模型预测控制。每种方法都有其适用的场景和优势，可以根据具体应用需求选择合适的控制方法。

其他

2024-10-30

和利时智能DCS数字孪生系统

智能DCS数字孪生系统具备大数据分析、在线寻优、自学习、自诊断等功能，支持预测控制、自整定、鲁棒控制等先进控制算法，助力用户实现智能化控制转型。，支持与真实系统的数据实时交互，是和利时智能工厂的核心组成单元，系统可与真实DCS及激励式仿真系统无缝对接，具备自我感知、再现操作、数据联动预警、故障模拟演练等功能，能够快速发现和解决生产过程中出现的控制系统故障智能DCS数字孪生系统的数据联动，可实现二、三维数据的自动交互，全方位立体式展示生产运行过程，辅助工程师快速掌握控制系统结构、直观解读真实控制系统传递的数据信号，支持系统冗余功能，在与现场DCS及激励式仿真系统实时交互的共享数据流基础上，真正做到了与DCS系统融为一体，可真实再现DCS系统的自我诊断保护、预警功能，可对控制站进行系统级、模块级、通道级故障模拟预警，具备辅助生产人员制定反事故措施能力，为企业安全生产保驾护航。

数字孪生

来源：工控网

2025-05-27

和利时APC+气化炉机理模型解决方案驱动天安化工煤制合成氨装置实现全流程协同优化

项目背景云南天安化工50万吨/年合成氨装置采用国外知名自动化企业DCS控制系统实现整个生产过程的操作和控制。由于煤制合成氨的特殊性及煤种的复杂性，装置精细化生产还面临诸多挑战，为进一步提高煤制合成氨装置的综合自动化水平，实现装置最优运行，提质增效，天安化工引进和利时先进控制技术，面向煤制合成氨全流程全面部署先进控制系统为实现核心设备壳牌气化炉安全稳定优化的控制，项目团队开发出融合气化炉机理模型与APC先进控制的智能控制系统。 APC多变量预测控制优化项目覆盖了磨煤单元、液氮洗尾气催化燃烧单元、气化单元、氮气系统、变换单元、低温甲醇洗单元、液氮洗单元和氨合成单元。用户评价先进控制系统投运至今，系统运行稳定、安全、可靠，优化控制效果明显，天安化工公司对和利时优质的产品技术给予充分肯定，并对项目团队优良的工作作风、过硬的技术水平给予高度赞扬。

其他

来源：和利时

2025-07-22

国产伺服驱动主流技术路线，ARM+FPGA架构最常见

国内企业通过逆向工程与正向研发相结合的方式，成功掌握了包括高级龙门控制算法、自适应振动抑制技术、智能自整定系统、鲁棒惯量辨识以及深度弱磁控制等多项关键技术。在硬件架构上，安川路线的伺服系统通常采用DSP+FPGA的架构设计，实现了控制周期的大幅缩短，部分产品已达到62.5μs的高速控制周期。在控制算法层面，汇川路线也表现出独特的技术特征。参数自整定采用改进的极限环检测法，整定时间缩短至15秒以内；振动抑制通过自适应陷波滤波器实现，可自动跟踪变化的机械共振点；电流环设计采用预测控制算法，电流响应带宽可达1.5kHz；速度环控制融合了模糊PID 控制算法方面，人工智能技术、自适应控制以及预测控制等将得到更广泛的应用。通信与互联方面，TSN技术、5G工业应用以及OPCUAoverTSN等将成为新一代通信标准。

运动伺服

来源：运动控制与人形机器人

2025-04-28

需求驱动与资本加持下，芯片与半导体装备产业加速发展

国产封测装备企业在2025年实现强劲增长，上半年华峰测控、长川科技归母净利润同比增长74.04%、98.73%；芯上微装光刻机、恒坤新材光刻材料、万里眼高端示波器等在细分领域实现自主可控。

e-works视点

来源：e-works*邓珊珊

2026-01-20

中瑞铝业：将AI与工业过程控制深度融合，开发电解铝生产集控系统

（3）构建自适应学习能力：更先进的系统融合了神经网络技术，通过对历史数据和实时数据的趋势分析，建立并不断优化预测曲线模型，实现下料参数的自适应计算。、电解车间多功能天车等进行数据采集、工程应用软件的开发编制、流程画面组态、配合系统静态调试、配合动态调试等，最终在集控中心实现对全厂生产过程数据的集中监测控制、信息集成平台报表自动生成。智能化预警保障稳定运行：基于大数据与AI算法的系统能够进行深度诊断与预测。系统可模拟最优生产策略，推送效应预警、参数调整等决策建议，从被动处理转向主动预防，保障了电解槽的长期稳定高效运行。直接降低生产成本：电解铝复杂体系动态优化预测大模型，通过精准控制工艺参数，每年创造收益达4000万元。在2025年实现吨铝完全成本同比降低118元，全年实现考核利润总额5.69亿元。优化资源与维护成本：大数据预测性维护降低了非计划停机。公司利用大数据预测设备故障，使故障率下降了40%。通过集成化控制系统改造，平均每年因减少停工和维护节约成本达60万美元。

其他

2026-02-02

中通客车：推进智能制造，构建精益生产新模式

企业在智能制造方面的现状中通客车近年来立足数字化转型和智能制造升级，两化融合程度和生产自动化水平持续提高，属山东省省级智能工厂和聊城市市级绿色工厂，项目主要建设内容包括MES制造执行系统、智能工业云分析平台、智能设备组网与数据采集控制系统、小总成自制件柔性智能制造装备群、柔性智能产线（焊装、涂装、底盘、总装）、车辆远程控制信息化平台等项目，推动业务流程数字化、生产过程自动化，数据资源共享化，提高相关单元间的协同配合与快速反应能力，加快传统客车制造业转型升级通过建设设计/工艺/制造一体化系统、整厂MES系统、智能仓储物流系统、APS系统、智能工业云分析平台、智能设备组网与采集控制系统、柔性智能制造装备群、柔性智能生产线（焊装、涂装、底盘、总装）、远程控制信息化客车平台等项目为企业运营建立统一的数据平台并支撑高层战略的落地执行，并且可为管理层的计划实施和过程控制提供适时有效的数据报表服务。（9）新能源车辆EOL智能测试系统系统具备发动机综合诊断、高压部件综合诊断、CAN仿真测试及故障诊断、整车电器性能和安全性能综合测试、VOC取样与检测分析等全方位的智能检测控制系统，改变了长时间靠主观臆断或经验断定识别车辆问题的片面做法

其他

来源：e-works

2026-02-02

基于GPC的PID自适应控制器在空调系统中的仿真研究

广义预测控制（GPC）是80年代产生的一种新型计算机控制方法，是模型预测控制（MPC）中最具代表性的算法之一。它有如下的特点：（1）基于传统的参数模型，因而模型参数少。广义预测控制是在工业实践过程中发展起来的，用不断的在线有限优化即所谓的滚动优化取代了传统的最优控制，利用测量信息不断进行反馈校正，在一定程度上克服不确定性的影响，增强了控制得鲁棒性。但是广义预测控制律在线求解时需进行高纬矩阵的计算，计算量大且不能从理论上保证该矩阵可逆，同时在计算过程中还可能出现数值病态问题。图2GPC-PID自适应控制系统结构示意图2.2算法的实现由于当模型和环境不确定因素出现时，预先整定好的参数便不再适用，此时优化环节开始工作以寻找新的最优控制参数，即通过广义预测控制方法所使用的性能指标来决定本文所介绍的基于广义预测控制思想的自适应PID控制策略，与之相比而言其综合控制品质有着明显的优势，能够很好的适用于空调系统中被控对象时滞未知以及变化的情况，并且在一定程度上减小了广义预测控制算法在线求解时的计算量

CAE

来源：互联网

2020-11-25

冲破虚拟桎梏！物理AI来了，这次要改写现实世界

世界模型（WorldModels）是AI算法与物理规律深度融合的典型代表，它不仅能精准识别视频中的物体形态与运动轨迹，更能基于物理规律预测“物体下一步会如何运动”。图3波士顿动力Atlas®人形机器人（来源：波士顿动力）2.自动驾驶：从“辅助”到“自主”在自动驾驶中，物理AI的应用主要体现在环境感知、行为预测 RoboticsER（EmbodiedReasoning，具身推理）将Gemini的多模态推理能力扩展至物理世界，具备增强的空间和时间理解能力，包括物体检测、指向、轨迹预测和抓取预测等2D空间概念理解能力 Robotics则将GeminiRoboticsER的推理能力与底层动作控制结合，直接控制机器人完成复杂操作任务，如折纸、挂包、分类物品等。开物”平台是索辰物理AI布局的核心载体，整合生成式建模仿真一体化、实时物理引擎、实时环境感知、自动测控仿真验证等关键技术，实现了从设计参数到多物理场仿真的端到端闭环。

人工智能

来源：e-works

2025-10-28

产研共振：华科学子赴日制造业研学实录

部分学生日志----先电2301陈欣怡：本次研学过程中，日本制造业企业最令我印象深刻的正是其精细化管理，其中有几个有名的关键词：5S管理（整理、整顿、清扫、清洁、素养）、TPM（全员生产维护）和TQC（全面质量控制在参观三菱电机过程中，我了解到CC-linkIETSN网络能灵活构建系统，实现多个伺服电机的高精度同步控制，让复杂动作更精准可靠。三个高速旋转的齿轮完全不会发生干涉。测控2301班靳泽涵：本次行程在东京工业展落幕，这是一次汇聚了全球先进工业技术和创新成果的盛会，也是我此次实习收获最大的一天。会场内展位众多，展示着机械领域各个方向的先进技术和产品，让人目不暇接。随后，我特意前往7号场馆的测量、检查、传感器区，这里是我们测控技术与仪器方向前沿技术的集中展示地。在学习国外测控方向先进技术的同时，我也留意了国内相关企业的参展情况。

其他

来源：华中科技大学

2025-09-09

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