过去的PID:自适应控制是多功能，快速，准确，报告说

帕洛阿尔托，加州微处理器和先进计算平台的出现促进了过程工业从比例-积分-导数(PID)控制器向自适应控制器的转变。连续自适应控制技术的发展是一项新的分析Frost & Sullivan自适应控制被越来越多地使用，因为它能够提高机械和非机械系统的性能。
在一个控制工程在一篇名为“自适应控制技术”的文章中，咨询编辑Vance VanDoren说:“这些最新的控制方法提供了一种手段，通过允许一种基于规则的人工智能形式来调节过程，而无需人工干预，从而彻底改变工厂和过程的效率、响应时间和盈利能力。”也请阅读“

自适应控制器工作得更聪明，而不是更辛苦

“从控制工程．
Frost & Sullivan表示，自适应控制器从低带宽应用的解决方案演变为高带宽应用，如机器人、航天器和复杂的加工过程。涉及物质、金钱和供求的系统成功地结合了适应性控制。导弹控制和制导、流体驱动、工业过程控制、动力阻力、火力控制系统、舰船导航和其他非线性机电系统现在都依赖于这种技术。
Frost & Sullivan研究分析师S. Menaka表示:“在设计如此复杂和高度认知的系统时，开发人员需要意识到输入和输出数据的时间敏感性。科学家还必须考虑其他因素，如人机界面、在规定时间内创建认知解决方案的能力、系统的实时性能控制、架构独立性、数据规范化以及其他此类相关因素。”
由于在动态未知的系统中运行或安装存在时滞，控制器传统上不用于机械系统。Menaka说，随着PID自调谐器的出现，自适应控制器在商业产品制造商和工业中变得流行起来。
离线培训是必要的，科学家们被迫考虑系统的复杂性。在错误发生、修正识别和系统的稳定性能之间进行权衡是必要的。下一代自适应控制器使用模型变化和过程输出来计算三个过程参数中的每一个的综合平方误差(ISE)。Menaka说，在分析了低、中、高参数组合后，可以设计出27个模型。
Menaka补充道:“通过不断的迭代，每个模型都被归一化为一个总的ISE，并且为每个参数计算出的最佳值在下一次迭代中用作中间值。”因此，模型将进行插值，参数值重新居中，最终达到最佳的校正模型。作为高端应用，控制算法也可以嵌入到企业资源规划系统中。最终，科学家们可以开发出一个由相互作用的子系统组成的混合系统。”
除了数据分析、推断估计、神经网络技术与现有系统的集成以及预测控制之外，未来的研究将集中在其他技术上。重点是开发新的建模方法;目前正在观察现有系统，以便将它们与这些系统集成起来。自适应控制作为一种嵌入式技术，将控制更高层次的功能。控制算法提高了系统的安全性、经济性和可靠性，决定了系统的成败。
连续自适应控制-技术发展的一部分

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，提供了概念、PID控制器和刀具路径优化软件所涉及的元素分析。它包括自适应控制技术，如模型参考自适应控制，无模型自适应控制，自整定和自整定控制器，在领域的应用和发展趋势。Technical Insights是一家国际技术分析企业，提供新闻提醒、时事通讯和研究服务。

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