自动化仪表系统中的控制技术应用

引言

自动化仪表系统在现代工业生产、航空航天、医疗卫生等众多领域都发挥着至关重要的作用。它能够实时监测和控制各种物理量和工艺参数，确保生产过程的安全、稳定和高效运行。而控制技术作为自动化仪表系统的核心组成部分，决定了系统的性能和功能。合理应用先进的控制技术可以提高自动化仪表系统的控制精度、响应速度和抗干扰能力，从而为各个行业的发展提供有力支持。

1 自动化仪表系统概述

自动化仪表系统是由多种自动化仪表与控制设备集成而成的综合系统，广泛应用于工业生产过程中，用于对温度、压力、流量、液位、湿度等关键工艺参数进行实时的测量、显示、记录和控制。该系统通常由传感器、变送器、控制器和执行器等核心组件构成。其中，传感器负责感知被测物理量，并将其转换为可用的电信号；变送器则对传感器输出的信号进行放大、滤波及标准化处理，以便于远距离传输和控制器接收；控制器根据设定的控制策略对输入信号进行分析运算，生成相应的控制指令；执行器接收控制信号并驱动调节机构，实现对生产过程的有效控制，从而确保工艺过程稳定、安全、高效运行。

2 常见控制技术在自动化仪表系统中的应用

2.1PID 控制

PID（比例-积分-微分）控制是自动化仪表系统中最常见、最实用的一种控制方式，广泛应用于温度、压力、液位、流量等参数的闭环控制。以一个典型的蒸汽加热系统为例，在该系统中，温度传感器（如 PT100 热电阻）实时检测反应釜内的温度，将其转换为电信号送入PLC 或控制器；控制器根据当前测量值与设定值之间的偏差，通过 PID算法计算出输出信号，通常为 4～20mA 模拟量信号，用于控制电动调节阀或气动薄膜阀的开度，从而调节进入系统的蒸汽流量，使温度趋于设定值。在压力控制系统中，压力变送器采集管道或罐体内的压力数据，控制器根据 PID 运算结果调整泄压阀或补压泵的动作，实现压力稳定。同样，在液位控制中，雷达液位计或差压式液位变送器将液位信息反馈给控制器，控制进水或排水阀门的开度；而在流量控制中，电磁流量计或涡街流量计作为测量元件，配合电动调节阀实现对管道内介质流量的精确调节。尽管 PID 控制结构简单、响应快、稳定性好，但在面对具有显著非线性、时变特性或大滞后特性的过程时，常规PID 难以满足高精度控制要求，此时可结合自整定 PID 或模糊-PID 等复合控制策略提升性能。

2.2 模糊控制

模糊控制是一种基于经验规则而非数学模型的智能控制方法，特别适用于那些难以建立准确数学模型或者存在大量不确定因素的工业过程。例如，在高位水箱的液位控制系统中，液位高度由雷达液位计或浮球开关采集，同时引入液位变化趋势作为输入变量，模糊控制器根据预设的模糊规则进行推理判断，如“如果液位偏低且正在下降，则增大进水量”、“如果液位偏高但趋于平稳，则关闭进水阀”等，经过反模糊化处理后输出具体的控制信号，用于调节电磁阀的开启频率或水泵的启停时间，从而实现液位的稳定控制。这种控制方式不依赖于系统的精确数学模型，能够灵活应对复杂多变的工况，尤其适合污水处理、供水系统、锅炉补水等扰动频繁、动态特性复杂的场合。此外，模糊控制还可与 PID 控制相结合形成模糊-PID 控制器，在系统启动阶段采用模糊控制快速响应，在接近设定值时切换为PID 控制以提高精度，实现优势互补。

2.3 神经网络控制

神经网络控制是一种基于人工智能的先进控制策略，具备强大的非线性拟合能力和自学习功能，适用于复杂工业过程的建模与优化控制。以天然气输送管道的压力调节系统为例，系统中包含多个压力传感器、涡轮流量计、电动调节阀以及SCADA 监控平台。神经网络控制器首先通过采集历史运行数据，如不同时间段的压力波动、阀门开度、气体流速、环境温度等，作为训练样本，利用BP 神经网络或多层感知器（MLP）进行训练，构建出能够反映管道系统动态行为的预测模型。在系统运行过程中，控制器根据实时采集的数据预测未来压力变化趋势，并提前调整调节阀的开度，避免出现超压或欠压等异常情况，从而实现更平稳、更精准的压力控制。相比传统 PID 控制，神经网络控制能更好地适应系统参数变化和外部干扰，适用于非线性、时变系统的控制任务。但由于其训练过程需要大量高质量数据支持，训练周期较长，收敛性不易保证，因此一般适用于对控制精度要求较高、过程复杂且允许离线训练的大型工业系统，如炼油厂、化工装置、能源调度中心等。

3 控制技术应用案例分析

以某化工生产过程中的温度控制自动化仪表系统为例。该生产过程对温度的控制精度要求较高，误差需严格控制在极小范围内。传统的PID 控制在面对复杂工况，如原料成分波动幅度在 10%-15% 、反应压力波动范围在 _±0.5MPa 时，难以达到理想的控制效果，温度波动范围达到±2℃。为解决这一问题，采用了模糊PID 控制技术。

模糊 PID 控制将模糊控制与 PID 控制的优势相结合。在系统运行时，先依据温度误差以及误差变化率，利用模糊控制器对 PID 控制器的参数进行在线调整。当温度误差超过±1℃时，模糊控制器会将比例系数增大 20%-30% ，使系统能更快速地响应误差，促使温度向设定值靠近；当误差小于 时，将比例系数减小 15%-25% ，防止系统出现超调现象。同时，根据误差和误差变化率的不同情况，对积分和微分系数进行 0.1 -0.3 的调整，从而消除稳态误差并增强系统的稳定性。实际应用结果显示，该模糊 PID控制技术使温度控制精度和稳定性得到明显提升，温度波动范围从原本的±2℃降低至±0.5^∘C ，产品的次品率从原来的 8% 降低至 3% ，生产效率提高了 12% ，进而有效提高了产品质量和生产效率。

4 自动化仪表系统中控制技术的发展趋势

随着科技的不断进步，自动化仪表系统中的控制技术正朝着智能化、网络化和集成化的方向发展。智能化方面，控制器将具备更强的自学习和自适应能力，能够根据实时工况自动调整控制参数和策略，实现更高精度和更高效的控制；人工智能算法的应用将使控制系统具备一定的决策能力，从而提升系统的自主性和灵活性。网络化方面，通过工业以太网、无线通信等技术，仪表与控制器之间可以实现互联互通，支持远程监控、故障诊断和数据共享，提升了系统的可管理性和协同效率。集成化则体现在控制技术与传感器、执行器及通信模块的深度融合上，形成结构紧凑、功能完善的一体化控制单元，不仅减少了设备占地面积，还提高了系统的可靠性、降低了维护成本。

结束语

综上所述，控制技术在自动化仪表系统中起着至关重要的作用。PID 控制、模糊控制、神经网络控制等常见控制技术各有优缺点，在不同的应用场景中发挥着重要作用。通过合理应用这些控制技术，可以提高自动化仪表系统的控制精度、稳定性和响应速度，满足各个行业对自动化生产的需求。

参考文献

[1]刘晟,荀中正.自动化仪表与自动化控制技术的应用探讨[J].现代工业经济和信息化,2020,10(01):93-94.

[2]郑 金 亮. 浅 析 自 动化 控 制 技 术 在 仪 器仪 表 中 的 应 用 [J]. 中 国 设 备工程,2021,No.485(21):138-139.