自动化生产线最优控制要求知道被控对象的精确数学模型。工程实践表明，许多被控对象很难用数学方程精确描述，这些被控对象的动态特性还可能变动，被控对象也常会受到难以预测的外界干扰。在这种情况下按最优控制原理设计的控制系统不但达不到最优的目的，甚至可使系统难以稳定地工作.因此，发展了一种称为鲁棒控制的新技术，可以使控制系统在被控对象的特性发生较大变化时仍然能够稳定地工作。这一问题是新世纪十分热门的研究课题.
自动化包装生产线鲁棒控制要解决的问题是多方面的。首先，被控对象经常会遇到难以预测的外界干扰，因此希望设计的控制系统能够减弱或抵制外界的干扰。为达此目的，人们想出了若干办法或发展和完善某些设计理论。例如，为了消除阵风对民航客机的影响，可在自动驾驶仪中引入对抗回路，力求消除阵风所产生的颠簸。另外，在设计反馈控制系统时，在满足预定要求的情况下如何使系统对外界干扰的敏感程度降至最低点，这也是当前正在发展的热门研究课题。
自动化包装生产线鲁棒控制的另一个重要目的就是如何有效地对付被控对象特性中的不确定成分。基本思想是:设计一种不变的液位计、液位变送器的控制器，当不确定成分在较宽的范围内存在或变化时，这种控制器都能维持反馈控制系统正常稳定地工作。
自动化包装生产线鲁棒控制已经取得了许多好的成果，但仍在快速发展之中，工程实践的需要推动着这方面的研究不断向前发展。当然.鲁棒控制的能力也是有限的，它只能对付一定范围内的不确定性。如果这种不确定性范围太宽，则可能设计不出合适的鲁棒控制器，或者虽然能设计出鲁棒控制系统，但它保守程度太大，限制太多。在工程上并不很合理。在此情况下，下面介绍的自适应控制可发挥更大的作用。
虽然自适应控制可以对数学模型变化或不十分确切的对象进行有效的控制，但实质上分析设计都离不开数学模型。然而，有许多对象的特性很难用微分方程(或差分方程)来描述。有许多对象的特性即使有某种数学关系可依，但这种数学方程未必就只是微分方程或差分方程，而到目前为止，比较成熟的控制理论和方法都是以常微分方程理论为出发点的，这是理论的不足之外。
为了对付这种很难用数学方程来描述的对象，人们提出了智能控制的设想。不管现代控制理论如何精深，但与人脑的决断能力相比还相差很远，所以人们试图模仿人的决断能力来进行控制。这一问题在80年代提出后引起了广泛的兴趣.然而深入的研究表明，真正建立智能控制的完整
理论体系是十分困难的，近期内尚无可能。但专家控制则是一种现实的行之有效的控制方法。智能专家控制系统就是利用专家的知识来进行控制，它是人工智能在控制中的一种抖体应用。
自动化包装生产线智能专家控制系统的核心部分是一个用计算机实现的知识库.它存储了大量的控制规则，这些规则是熟练操作人员的经验总结。美国FOXBORO公司推出的EXACT智能专家控制系统，对发酥过程进行了有效控制，使产品质量大大提高.成本降低。我们知道发醉过程是一个很复杂的生物化学过程，影响它进程的因素非常复杂，至今无法建立较确气切的数学模型，因此常规的以数学模型为基础的控制很难奏效，而专家控制则效果良好。
自动化包装生产线智能、电容式液位计、电容式液位变送器专家控制系统的成败决定于按专家经验总结出来的知识是否充分、严密、可靠。这些经验规则一般只对某一类对象是成立的，因此专家控制因对象而异，通用性小。另外，经验并不等于理论，知识总有局限。因此不能保证智能专家控制系统万无一失，不能保证系统一定能长期稳定地运行.这也是智能专家控制系统的一种缺陷。若将专家控制和其他合适的控制方法结合在一起使用，取长补短，则可能促进自动化包装生产线技术发展。
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