导读：
当前石油化工流体机械智能控制领域中，诸多先进的技术获得应用，这与控制理论的发展也有着密切的关系。目前，主要应用技术包括以下几项，一起跟乳化机设备小编来了解一下。
(1) 自学习控制技术
在流体机械复杂工作过程屮.丨要根据其工作特征实现动态模式识别，惜助频 ui'ri 'I. u学习控制理论和基于时域的迭代控制理论实现111 __1柷的学习，并且能够在后期的工作过程中发挥自V从而达到智能化决策的目的。同时，在应用非线性时变系统迭代学习控制理论;最优迭 n ■';" 控制理论以及闭环迭代学习控制理论。
(2) 实时智能优化技术
石油化工流体机械在运作中对时效要求较高，需要系统能够实现实时反馈initfc,在该技术应用中就需要对数据库的特征数据提nr浓缩与数据调和，能够自动识别工作过程中存在的m,借助收集的信息确定工作状态，能够对工作状态入叫堪F系统性能的优化。在此过程中，需要保证优化系统的鲁棒性和稳定性，并且进行时变非线性过程的模型更新。
(3)模糊控制系统技术
石油化工流体机械的模糊控制有着重要的作用，能够在控制过程中识别信息，针对难以确认的模型进行决策。其中，关键的模糊控制系统技术包括模糊关系模型和模糊推理网模型辨识、非线性系统的精确/模糊混合建模;工程化的模糊控制算法，包括模糊控制规则的自学习算法，模糊控制器设计和参数自整定;模糊控制系统软件，包括模糊控制器DCS组态软件、在线仿真及模糊预测控制器参数整定。
(4)人工神经网络控制
石油化工流体机械的基于神经网络理论能够实现软件测量和非线性动态系统辨识。在工作过程中能够应用模糊神经网络控制理论、非模型神经网络控制理论、自适应控制理论以及元胞控制器等理论，提升流体机械的控制水平。同时，在流体机械的人工神经网络控制中还涉及到神经网络模型的泛化、神经网络并行优化、神经网络模型嵌入、神经网络控制系统的稳定性及鲁棒性。
(5)大系统分散智能控制
在流体机械智能控制中需要大规模复杂系统的分散智能控制策略来提升控制能力，其中，据乳化机设备小编了解，人机协同系统的交互式感知理论、决策理论、自习理论是流体机械智能控制的重要支撑技术，并且能够根据多智能体控制系统的目标评价、分解协调以及学习理论来达到功能要求。此外，还需要借助异质多智能体控制系统通信针对特定的工作要求实现系统正常运行。
