整个80年代，出现了许多约束模型预测控制的工程化软件包。通过在模型识别、优化算法、控制结构分析、参数整定和有关稳定性和鲁棒性研究等一系列工作，基于模型控制的理论体系己基本形成，并成为目前过程控制应用最成功，也最有前途的先进控制策略。近年来，人工智能技术有了长足的长进并在许多科学与工程领域中取得了较广泛的应用。就过程控制而言，专家系统、神经网络、模糊系统是最有潜力的三种工具。专家系统可望在过程故障诊断、监督控制、检测仪表和控制回路有效性检验中获得成功应用。神经网络则可以为复杂的非线性过程的建模提供有效的方法，进而可用于过程软测量和控制系统的设计上。模糊系统不仅是行之有效的模糊控制理论基础，而且有望成为表达确定性和不确定性两类混合并提炼这些经验使之成为知识进而改进以后的控制，也将是先进控制的重要内容。

　　由于先进控制受控制算法的复杂性和计算机硬件两方面因素的影响，早期的先进控制算法通常是在PC机和UNIX机上实施的。随着DCS功能的不断增强，更多的先进控制策略可以与基本控制回路一起在DCS控制站上实现。国外发达国家几乎所有企业都采用了DCS系统或其它智能化设备来实现对生产过程的控制，并在此基础上通过实施先进控制与优化较大的提升了系统的性能。可以说，高性能控制系统，尤其是DCS系统的普及为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。国外从70年代末就开始了先进控制技术商品化软件的开发及应用，并在DCS的基础上实现先进控制和优化。如爱默生公司的DeltaV和Honeywell公司的TDC3000,其先进控制软件RMPGT和RPID等在现场的实际应用都集中在自己的DCS系统上。传统的PLC由于不支持浮点运算以及先进控制所必须的精确的时间，因此，除了模糊逻辑控制外，其他的先进控制并没有在PLG平台上实现。然而，在过程工业中大多系统使用先进灵活的PLC控制系统，因此1996年Barnes提出了一种基于PC-PLC通讯的混合方式，通过控制网络实现计算机与PLG的通讯，从而实现先进控制。

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