PID控制

PID控制是***早发展起来的、应用领域至今仍然广泛的控制方法之一，它是基于对象数学模型的方法，尤其适用于可建立准确数学模型的确定性控制系统。但对于非线形、时变不确定性系统，难以用常规的PID控制器达到理想的控制效果。而且，在实际生产中，由于受参数整定方法繁杂的困扰，常规的PID参数往往整定不良、性能欠佳。卫生级自吸泵

人工神经网络控制

人工神经网络起源于20世纪40年代，它从某些方面反映了人脑的基本特征，但并不是人脑的真实描写，而只是它的抽象、简化和模拟，网络的信息处理由神经元间的相互作用来实现。神经网络控制的关键是选择一个合适的神经网络模型，并对其进行训练与学习，直至达到要求为止，即寻找***优的神经网络结构与权值。然而，神经网络的学习，需要一定的实验样本，这些实验样本也须***从已知经验和事先的实验中获得。同时，神经网络的训练与学习过程，有时较为复杂，需要运行成千上万次才能获得***佳结构。有时获得的是一个局部***优解，而不是全局***优解，因方法的局限性，同样也难于对所讨论的对象实现有效的控制。

模糊控制

实际工程中，一个非常熟练的操作人员，能凭借自己丰富的实践经验，通过对现场的各种现象的判断取得较满意的控制效果。如果将凭经验所采取的措施转变成相应的控制规则，并且研制一个控制器来代替这些规则，也可实现对复杂工业过程的控制。实践证明，以模糊控制理论为基础的模糊控制器(FC)能够完成这个任务。

模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思维方法，对难以建立数学模型的对象实施的一种控制。它用模糊数学中的模糊集合来刻画这些模糊语言，并用产生式规则，即“假如条件成立则执行”语句予以实现。模糊控制技术的应用在国内已取得明显效果。

zj****控制

zj****控制是智能控制的一个重要部分，它在将zj****系统的理论和技术同控制理论的理论和方法有机结合的基础上，在未知环境下模仿zj****的智能，实现对系统的有效控制。zj****控制的核心是zj****系统，它具有处理各种非结构性问题，尤其是处理定性的、启发式的或不确定性的知识信息，经过各种推理过程达到系统的控制目标。

仿人智能控制

仿人智能控制(HSIC)经过20年来的努力，已形成了基本理论体系和较系统的设计方法，并在大量的实际应用中获得成功。其主要内容是总结人的控制经验，模仿人的控制思想和行为，以产生式规则描述其在控制方面的启发与直觉推理行为。由于HSIC的基本特点是模仿控制zj****的控制行为，因此它的控制算法是多模态控制的，是多种模态控制间的相互交替使用。该算法可以wm****地协调控制系统中诸多相互矛盾的控制品质的要求。比如，鲁棒性与准确性，快速性与平稳性等。