绪论

人类文明发展的历程经历了原始化、农业化、工业化、信息化过程，而工业化的进程经历了几次工业革命（或称产业革命）。

第一次工业革命在1775～1800年始于英国，由以瓦特蒸汽机和纺织机为代表的机械技术带动，工厂机器生产取代了作坊手工制作。

第二次工业革命在1870年和1913年之间及20世纪初期开始于美国，由以福特等大规模生产线为代表的电气技术带动，开创了规模化生产的时代。

当前已进入以生态文明为目标，以数字计算机为代表的信息技术（包括数字化、网络化、智能化和自动化）的发展，并驱动未来经济发展的新阶段。

在工业化的进程中，人类不断地发明和引进先进的科学和技术，经历了机械化、电气化、自动化和信息化等不同的阶段，工业化的水平也不断提高。

工业自动化是机器设备或生产过程在不需要人工直接干预的情况下，按预期的目标实现测量、操纵等信息处理和过程控制的统称。工业自动化技术就是探索和研究实现工业过程自动化的理论、方法和技术。它是涉及机械、电子、计算机、控制、人工智能、仪器仪表等技术领域的一门综合性技术。工业自动化技术促进了工业的进步，如今已经被广泛应用于化工、电力、机械、电子、冶金、交通、能源、环保、建筑、国防等领域，成为提高劳动生产率和改善环境的主要手段。

控制工程（Control Engineering）主要研究工程领域自动化控制系统、自动化控制设备、自动化控制仪表，内容涉及自动化控制系统理论、方法、技术及装备，以及自动化控制系统的工程实现方法与技术，包括自动化控制系统的建模、设计、分析、综合、仿真、安装、运行、检验、维护等过程。它是在电气工程和机械工程的基础上发展起来的。

控制工程技术作为20世纪现代制造领域中最重要的技术之一，主要解决现代企业的安全可靠和高效优化运行问题，以及工程领域节能、降耗、减排问题。无论是高速大批量制造企业，还是追求灵活、柔性的定制化企业，都必须依靠工业自动化技术的应用。工业自动化系统本身并不直接创造效益，但它对企业生产过程起着明显的提升作用：

（1）提高生产效率；

（2）提高产品质量；

（3）减少生产过程的原材料损耗和能源消耗；

（4）减少污染排放，保护环境；

（5）提高生产过程的安全性。

工业革命是工业自动化技术的助产士。正是由于工业革命的需要，工业自动化技术才冲破了卵壳，得到了蓬勃发展。下面将从控制工程所包含的几个方面来阐述其发展历程。

1　自动控制理论和方法

以工业化发展为背景，自动控制方法和理论的发展经历了经典控制、现代控制和智能控制几个阶段。经典控制是以系统稳定性为控制指标，以反馈作用为核心的控制方法与理论；现代控制（包括大系统理论）是以控制性能和经济指标为目标，以多变量最优控制、最优辨识和最优滤波为核心的控制方法与理论；智能控制是以经济综合指标和对环境保护为目标，依据人的思维方式来处理控制问题的技巧。

（1）经典控制理论（Classical Control Theory）

经典控制最早可追溯到1788年英国的瓦特（J.Watt）用离心式调速器控制蒸汽机的速度，这是最早的闭环自动控制装置。19世纪60年代开始是经典控制系统理论与方法高速发展时期，很多学者对控制系统稳定性做出了很多贡献，而经典控制技术与理论基本建立并形成完整的自动控制体系是在20世纪40年代末。

1788年英国的瓦特（J.Watt）用离心式调速器控制蒸汽机的速度，是最早的闭环自动控制装置；

1866年英国的格雷（J.M.Gray）设计出第一艘自动蒸汽轮船东方号；

1868年英国的麦克斯韦（J.C.Maxell）发表“论调节器”，导出了调节器的微分方程，给出基于微分方程描述的稳定性条件，从而开始反馈控制动力学问题的研究；

1877年英国剑桥大学的劳斯（E.J.Routh）和1895年德国的赫尔维茨（A.Hurwitz）给出了高阶线性系统的稳定性判据；

1892年俄国的李雅普诺夫（A.M.Lyapunov）发表博士论文《论运动稳定性的一般问题》，给出了非线性系统的稳定性判据；

1922年美国的米诺尔斯基（N.Minorsky）研制出用于船舶驾驶的伺服机构，给出位置控制系统的分析，提出PID控制方法，并对PID三作用控制给出控制规律公式；

1927年美国的布莱克（H.S.Black）提出改善放大器性能的负反馈方法；

1932年奈奎斯特（Nyquist）提出了负反馈控制系统频率域稳定性判据；

1937年英国的图灵（A.M.Turing）提出图灵计算机的设想；

1938年美国贝尔实验室的波德（H.Bode）和1940年奈奎斯特（Nyquist）在研究通信系统中提出对数频域响应方法；

1942年美国泰勒（Taylor）仪器公司的齐格勒（J.G.Zigler）和尼科尔斯（N.B. Nichols）给出了PID控制器的最优参数整定法；

1942年哈里斯（H.Harris）引入传递函数的概念，用方框图、环节、输入和输出等信息传输概念来描述系统的性能和关系，这样就可以把对具体物理系统如力学、电学等的描述，统一用传递函数频率响应等抽象概念来研究；

1942年美国麻省理工学院（MIT）的维纳（N.Wiener）提出滤波理论，1948年发表《控制论》一书，标志着控制论学科的诞生，成为控制论的奠基人；

1943年霍尔（A.C.Hall）利用传递函数和方框图，将通信工程的频域响应方法和机械工程的时域方法统一起来；

1948年伊文思（W.Evans）提出根轨迹方法，给出系统参数变换与时域性能之间的关系。

（2）现代控制理论（Modern Control Theory）

现代控制（包括大系统理论）是在20世纪50年代中期，在航空、航天、导弹等空间技术和军事尖端技术及计算机技术的高速发展的推动下发展起来的。空间技术的发展迫切要求建立新的控制原理，以解决诸如把宇宙火箭和人造卫星用最少燃料或最短时间准确地发射到预定轨道一类的控制问题。这类控制问题十分复杂，采用经典控制理论难以解决。

1954年美国学者贝尔曼（R.Bellman）创立了动态规划，并在1956年应用于控制过程。1958年，苏联科学家庞特里亚金（L.S.Pontryagin）提出了名为极大值原理的综合控制系统的新方法。他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题，并开拓了最优控制理论这一新的领域。1960～1961年，美国学者卡尔曼（R.E.Kalman）和布什（R.S.Bush）建立了卡尔曼-布什最优滤波理论，能有效地考虑控制问题中所存在的随机噪声的影响，把控制理论的研究范围更为扩大。几乎在同一时期内，贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法引入控制理论。状态空间法对揭示和认识控制系统的许多重要特性具有关键的作用，其中能控性和能观测性尤为重要，成为控制理论两个最基本的概念。到20世纪60年代初，以状态空间法、极大值原理、动态规划、卡尔曼-布什最优滤波为基础的分析和设计控制系统的新的原理和方法已经确立，标志着现代控制理论的形成。

现代控制理论主要包括：线性系统理论、非线性系统理论、最优控制理论、随机控制理论、自适应控制理论、鲁棒控制理论、模型预测控制和大系统控制理论。

线性系统理论（Linear System Theory）

线性系统理论是现代控制理论中最为基本和比较成熟的一个分支，着重于研究线性系统中状态的控制和观测问题，其基本的分析和综合方法是状态空间法。按所采用的数学工具，线性系统理论通常分成为三个学派：基于几何概念和方法的几何理论，代表人物是旺纳姆（W.M.Wonham）；基于抽象代数方法的代数理论，代表人物是卡尔曼（R.E.Kalman）；基于复变量方法的频域理论，代表人物是罗森布罗克（H.H.Rosenbrock）。

非线性系统理论（Nonlinear System Theory）

非线性系统的分析和综合理论尚不完善，研究领域主要还限于系统的运动稳定性、双线性系统的控制和观测问题、非线性反馈问题等。更一般的非线性系统理论还有待建立。从20世纪70年代中期以来，非线性系统综合方法得到较大的发展，主要有：李雅普诺夫（A. M.Lyapunov）方法，它是迄今为止最完善、最一般的非线性方法；变结构控制由于其滑动模态具有对干扰与摄动的不变性，是一种实用的非线性控制的综合方法；微分几何法，一直是非线性控制系统研究的主流，它对非线性系统的结构分析、分解以及与结构有关的控制设计带来极大方便，它的缺点体现在其复杂性、无层次性、准线性控制以及空间测度被破坏等。

最优控制理论（Optimal Control Theory）

最优控制理论主要研究受控系统在指定性能指标实现最优时的控制规律及其综合方法。主要方法有极大值原理和动态规划。

随机控制理论（Stochastic Control Theory）

随机控制理论的目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。主要方法有维纳滤波理论和卡尔曼-布什滤波理论。

自适应控制理论（Self-Adaptive Control Theory）

自适应控制理论是通过不断地测量系统的输入、状态、输出或性能参数来认识对象，然后根据所得的信息按一定的设计方法，去更新控制器的结构和参数以适应环境的变化，达到所要求的控制性能指标。自适应控制主要有自校正控制系统、模型参考自适应控制系统、自寻最优控制系统、学习控制系统等。最近又提出一些基于神经网络的自适应控制的新方法。

鲁棒控制（Robust Control）

鲁棒控制主要是解决模型的不确定性问题，并在保证系统稳定性和其他性能指标的基础上来设计控制器，但在处理方法上与自适应控制有所不同。自适应控制的基本思想是进行模型参数的辨识，进而设计控制器，控制器参数的调整依赖于模型参数的更新，不能预先把可能出现的不确定性考虑进去。而鲁棒控制是在设计控制器时，尽量利用不确定性信息，使得不确定参数出现时仍能满足性能指标要求。

模型预测控制（Model Predictive Control）

模型预测控制是在预测模型的基础上，采用滚动优化和反馈校正，可以处理多变量系统，它是在工业实践过程中独立发展起来的一种新型控制方法。主要方法有：动态矩阵控制（DMC）、模型算法控制（MAC）、广义预测控制（GPC）、模型预测启发控制（MPHC）和预测函数控制（PFC）等。

大系统控制理论（Large Scale System Control Theory）

20世纪80年代以后，数字计算机在控制系统中的使用变得越来越普遍，使得控制系统越来越精确和快速。能满足要求设计高精度、快响应、低代价的控制系统；被控对象越来越大型化、复杂化、综合化，并从单个局部自动化发展成综合自动化。控制系统向广度与深度发展，形成大系统理论。大系统指规模大、结构复杂和变量众多的信息与控制系统，主要有递阶控制和分散控制。

（3）智能控制（Intelligent Control）

智能控制的指导思想是依据人的思维方式和处理问题的技巧，来解决那些难以用传统的控制方法去解决、而需要人的智能才能解决的复杂的控制问题。智能控制是具有某些仿人智能的工程控制与信息处理系统，是人工智能和自动控制的结合物，是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器，实现其目标的自动控制。智能控制采用计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验，建立起以知识为基础的广义模型，采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表达和自学习、推理与决策等智能化技术，对外界环境和系统过程进行理解、判断、预测和规划，使被控变量按一定要求达到预定的目的。智能控制方法包括模糊控制、神经网络控制、实时专家控制、智能机器人和智能主体。

模糊控制（Fuzzy Control）

模糊控制借助模糊数学模拟人的思维方法，将工艺操作人员的经验加以总结，运用语言变量和模糊逻辑理论进行推理和决策，对复杂对象进行控制。模糊控制既不是指被控过程是模糊的，也不意味着控制器是不确定的，而是表示知识和概念上的模糊性，它完成的工作是完全确定的。模糊控制的特点是不需要精确的数学模型，鲁棒性强，控制效果好，容易克服非线性因素的影响，控制方法易于掌握。

1965年扎德（L.A.Zadeh）提出模糊集合论，为模糊控制奠定了理论基础，也使模糊集合论的应用得到了很大的发展。英国工程师马姆达尼E.H.Mamdani1974年首次把模糊集合理论用于锅炉和蒸汽机的控制，开辟了Fuzzy控制的新领域。特别是对于大时滞、非线性等难以建立精确数学模型的复杂系统，通过计算机实现模糊控制往往能取得很好的结果。模糊控制的类型有基本模糊控制器、自适应模糊控制器和智能模糊控制器。

神经网络控制（Neural Network Control）

神经网络是由神经元单元按并行结构，经过可调的连接权构成的网络。神经网络在控制中常用的有多层前向BP网络、RBF网络、Hopfield网络以及自适应共振理论模型（ART）等。

神经网络控制就是利用神经网络，模拟人脑结构的新型控制和辨识方法。神经网络在控制系统中可充当对象的模型，也可充当控制器。

神经网络控制的主要特点是：可以描述任意非线性系统；用于非线性系统的辨识和估计；对于复杂不确定性问题具有自适应能力；具有快速优化计算能力；具有分布式储存能力；可实现在线、离线学习。

实时专家控制（Real Time Expert Control）

专家系统是应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。它是一个具有大量专门知识和经验的程序系统。专家系统和传统的计算机程序的区别在于专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并且往往要在不完全、不精确或不确定的信息基础上作出决策。

实时专家系统是应用模糊逻辑控制和神经网络理论，融进专家系统自适应地管理一个过程的全面行为。该系统自动采集生产过程变量，解释控制系统的当前状况，预测过程的未来行为，诊断可能发生的问题，不断修正和执行控制计划。实时专家系统具有启发性、透明性、灵活性等特点。目前已经在航天试验指挥、工业炉窑的控制、高炉炉温诊断中得到广泛应用。

2　自动化仪表技术

自动化仪表是在工业生产过程中对工艺参数进行检测、显示、记录和控制的仪表，又称工业自动化仪表。

自动化仪表的发展经历了模拟式仪表、数字化仪表、智能仪表、具有通信功能的智能仪表、现场总线仪表等几个阶段。

（1）模拟式仪表

自动化仪表最早出现在20世纪30年代，最初只用于化工、石油炼制、热能动力和冶金等连续性的热力生产过程，因此，当时称为热工仪表。仪表的结构形式主要是机械式或液动式，体积较大，只能实现就地检测、记录和简单的控制。

20世纪40年代初，出现了气动仪表，并采用统一的压力信号。50年代又出现电动式的动圈式毫伏计、电子电位差计、电气机械式调节器和整套电子管调节仪表。

20世纪60年代到80年代出现基于平衡原理，包括力平衡、力矩平衡和电平衡的单元组合式模拟仪表。首先出现以АУС为代表的基于标准气动信号的气动单元组合式模拟仪表，并风行一时，以后相继出现Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型基于标准模拟电流信号（4～20mA或0～5V）的电动单元组合式模拟仪表。

（2）数字化仪表

随着计算机技术的发展，微处理器在仪器仪表中得到了广泛应用，过程变量经调理放大、A/D采样，转换为数字信号，并经过微处理器的运算、补偿等处理后，再通过D/A、V/I等电路，但输出信号仍然为4～20mA或0～5V的模拟信号。

（3）智能仪表

这种数字化仪表相对于全模拟仪表来讲，测量精度得到大大提高，但信号传输过程仍然容易受到外界电磁干扰，传输精度和可靠性都不高。于是，人们在仪器仪表中增加了通信接口（如RS-232/485等），以数字通信的方式代替模拟信号传输。

（4）现场总线仪表

一般的通信标准只规定了物理层上的电气特性，而对于数据链路层及其以上各高层协议规范，则没有统一定义，致使不同生产厂家的仪器仪表由于通信协议的专有与不兼容而无法实现相互之间的信息互访。为解决这个问题，必须使这些网络的通信标准进行统一，组成开放互联系统，于是就产生了现场总线仪表。

传统的现场仪表和控制器也将由现场总线以及由此产生的现场总线智能仪表和控制系统所取代。数字化、智能化、网络化、微型化的产品逐渐成为主流。

3　控制系统（装置）

自动化控制系统的发展在经历了基地式气动仪表控制系统、电动单元组合式模拟仪表控制系统、集中式数字控制系统以及集散控制系统（DCS）后，正朝着现场总线控制系统（FCS）的方向发展。

工业控制的核心是基础自动化。基础自动化部分包括PLC、PC-based的工业计算机（简称工业PC）和DCS的发展进程。

（1）简单基地式控制系统

最早的控制系统是基于标准气动信号的气动单元组合式仪表构成的简单就地操作模式，尚没有控制室的概念；而后出现了基于标准模拟电流信号的电动单元组合式模拟仪表，控制室的概念才开始出现。现场信号可以传到控制室里面进行集中控制、显示。随着计算机的发展，人们开始把现场模拟信号都传到控制室计算机，通过计算机完成显示和控制。

（2）可编程控制器（PLC，Programmable Logic Controller）

PLC能够执行逻辑运算、顺序控制、计数、运算和定时等用户指令，并能有效控制机械过程的全过程，因此，它可以为不同的机械设备提供种类众多的、安全可靠的、符合用户需求的控制方案。长期以来，PLC始终处于工业控制自动化领域的主战场，为各种各样的自动化控制设备提供非常可靠的控制方案，与DCS和工业PC形成了三足鼎立的局面，一起推动工业控制技术的发展。

（3）分布式计算机控制系统（DCS，Distributed Control System）

20世纪70年代发展起来的分布式计算机控制系统又称集散控制系统（DCS）。所谓的“集”就是指集中控制、显示，控制算法在控制室的控制器上运行；所谓的“散”就是指变送器分散到现场。现场仪表的4～20mA标准电流信号，经过电缆传到控制室，由控制室的控制器运行控制算法，算法结果再经过电缆传到控制调节阀等执行器，完成现场控制。

DCS是以通信网络为基础，由过程监控级和过程控制级组成的多级计算机体系，它融合了通信、计算机、控制以及显示四种高新技术，具有集中操作、分级管理、分级控制、组态方便及配置灵活等优点。DCS问世于1975年，20世纪80年代取得了巨大进展，广泛应用于化纤、乙烯、化肥、电力、石化、建材和冶金等行业。

但是，这种集中控制的策略，要求控制器有冗余备份，而且如果规模很大，还需要使用多个控制器，否则一旦出现控制器故障，整个系统都将陷入瘫痪。

（4）工业PC计算机系统（PC-based）

20世纪90年代以来，以工业PC、I/O装置、监控装置、控制网络组成的PC-based的自动化系统得到了迅速普及，成为实现低成本工业自动化的重要途径。从世界范围来看，工业PC主要包含两种类型：IPC工控机和CompactPCI工控机以及它们的变形机，如AT96总线工控机等。

随着通信网络和计算机技术的高速发展，工业PC可以作为客户机和服务器的兼容机形成工业PC群，并在通信网络的协助下，构成融合管理和控制为一体的自动化分布式控制系统，它不仅可以实现企业内部沟通和交流，还能非常方便地与客户、金融部门等共同构建信息共享的网络控制系统。以工业PC为基础的分布式控制系统有替代现有的PLC和DCS的趋势。

（5）现场总线控制系统（FCS）

所谓现场总线，是指安装在制造或过程区域的现场装置之间以及现场装置与控制室内的自动控制装置之间的数字式、串行和多点通信的数据总线。现场总线的产生也反映了企业管控一体化信息集成的要求。

从20世纪80年代开始，人们就在寻找一种可以替代4～20mA模拟标准的技术，后来ISA开发了Foundation现场总线等技术。数字技术的发展推动了基于微处理器仪表的智能化，由于智能仪表内部都有微处理器，所以通过仪表不仅可以得到温度、压力、流量等工艺参数，还可以完成现场控制，这种分散控制的策略极大地提高了系统的安全性；而且智能仪表采用的都是数字信号，因此可以用一根电缆连接大量的智能仪表，大大节省了电缆铺设的劳动量，节省资金，提高效率；另外还可以得到仪表的自诊断信息，这对于仪表的维护非常有用。根据现场基金会组织的统计，采用FCS比DCS一般能节省93%的I/O卡件，降低74%的接线成本，减少84%的设备（安全栅、接线端子），在调试方面缩短75%回路校验时间。

从20世纪90年代开始，各种现场总线相继产生，其中主要有：基金会现场总线FF（Foundation Fieldbus）、控制器局域网络CAN（Controller Area Network）、局部操作网络Lon Works（Local Operating Network）、过程现场总线PROFIBUS（Process Field Bus）和HART协议（Highway Addressable Remote Transducer）以及Device Net、Control Net、P-NET等。

以现场总线为基础而发展起来的全数字控制系统称作现场控制系统（FCS）。

由于3C（Computer、Control、Communication）技术的发展，过程控制系统将由DCS发展到FCS。FCS可以将PID控制彻底分散到现场设备（Field Device）中。

基于现场总线的FCS又是全分散、全数字化、全开放和可互操作的新一代生产过程自动化系统，它将取代现场一对一的4～20mA模拟信号线，给传统的工业自动化控制系统体系结构带来革命性的变化。

（6）无线仪表控制系统

当人们因为FCS的高效应用而欢欣鼓舞时，一种无线技术在自动化仪表领域又发展起来，各个仪表厂家已经形成共识：智能无线仪表代表着自动化仪表的发展方向和未来。在过去几年里，油气行业的创新者们已经体验并证实了无线监测仪表在远程或难以到达的区域中应用的价值，在这些应用中如果采用有线设备，所需的建设成本将是无法承受的。无论从运行性能还是成本考虑，无线方案都具有很大优势，而且安全可靠，可以广泛应用于传统采用有线方案的上游作业中。

4　流程工业自动化技术

随着工业化和工业革命的发展进程，工业自动化技术与工程实现从早期为了市场竞争，资源利用，减轻劳动强度，提高产品质量，适应批量生产需要，出现各种单机自动化、组合生产线，发展到向自动化技术的广度和深度发展，使其各相关技术高度综合，发挥整体最佳效能。近年来，随着控制技术、计算机、通信、网络等技术的发展，信息交互沟通的领域正迅速覆盖从工厂的现场设备层到控制、管理各个层次。如今自动化技术已经被广泛应用于流程工业、机械制造、建筑、交通运输、信息技术等领域，成为提高劳动生产率、节能、降耗、减排的主要手段。

流程工业包括石化、炼油、化工、冶金、制药、建材、轻工、造纸、采矿、环保、发电等工业行业。流程工业自动化技术的发展经历了从单设备、单回路控制，先进控制与优化控制，过程优化到综合自动化等几个阶段。

（1）单设备、单回路控制

是对生产过程和设备的直接控制。它采用基于PID、串级、均匀、分程、选择和前馈等调节手段，实现过程变量的设定值跟踪，以维持安全生产，保证装置正常持续运行。

（2）先进控制与优化控制

先进控制是在20世纪80年代发展起来的，主要包括多变量约束控制、模型预测控制、鲁棒控制、推断控制、解耦控制、自适应控制和智能控制等，结合对过程不可测变量的估计，在满足过程约束条件下，按上层优化与控制的要求，合理改变基础控制回路的设定值，使系统快速、平稳、安全地达到或接近最优控制目标。动态优化控制综合考虑系统多变量、时滞、扰动、约束等情况，因此可以有效提高控制质量。

（3）车间与装置的过程稳态优化与监控

车间与装置的过程稳态优化是工业过程自动化的核心技术之一，它通过生产装置的安全平稳运行和优化操作使生产计划高效地实施。为了实现这一目标，首先需获取正确反映生产装置状态的原始生产数据，利用数据校正技术，分析、综合出产品质量、装置能力及状况、能源消耗、故障报警等信息，实现质量监控、故障诊断和安全管理，同时利用流程模拟技术模拟生产装置状况，进行生产作业计划的优化调度，确定各个生产装置的负荷并通过静态实时优化向先进控制层提供最优操作条件，以最少的能耗、最高的安全性和最大的效益来提高企业的竞争力。

（4）流程工业综合自动化

20世纪90年代后期，随着计算机技术和网络技术的迅速发展，流程工业控制中出现了多学科间的相互渗透与交叉，信号处理技术、计算机技术、通信技术及计算机网络与自动控制技术的结合，使过程控制开始突破自动化孤岛模式，出现了集控制、优化、调度、管理、经营于一体的综合自动化新模式。

流程工业综合自动化系统是将先进的工艺装备技术、现代管理技术和以先进控制与优化技术为代表的信息技术相结合，将企业的生产过程控制、优化、运行、计划与管理作为一个整体进行控制与管理，提供整体解决方案，以实现企业的优化运行、优化控制与优化管理，从而成为提高企业竞争力的核心高技术。

流程工业综合自动化的总体结构可以分为三层。

①过程控制系统（PCS）

以过程控制系统（PCS）为代表的基础自动化层。主要内容包括先进控制软件、软测量技术、实时数据库技术、可靠性技术、数据融合与数据处理技术、集散控制系统（DCS）、现场控制系统（FCS）、多总线网络化控制系统、基于高速以太网和无线技术的现场控制设备、传感器技术、特种执行机构等。

②生产过程制造执行系统（MES）

以生产过程制造执行系统（MES）为代表的生产过程运行优化层。主要内容包括先进建模与流程模拟技术（AMT，Advanced Modeling Technologies）、先进计划与调度技术（APS，Advanced Planningand Scheduling）、实时优化技术（RTO，Real-time Optimization）、故障诊断与健康维护技术、数据挖掘与数据校正技术、动态质量控制与管理技术、动态成本控制与管理技术等。

通过生产过程制造执行系统（MES），可以实现在线成本的预测、控制和反馈校正，以形成实时生产成本控制，保证生产过程的优化运行；可以实施生产全过程的优化调度、统一指挥，以形成生产指挥中心，保证生产过程的优化控制；可以实现生产过程的质量跟踪、安全监控，以形成质量管理体系和设备健康保障体系，保证生产过程的优化管理。

③企业资源管理（ERP）

以企业资源管理（ERP）为代表的企业生产经营优化层，主要内容包括企业资源管理（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）、产品质量数据管理（PqDM）、数据仓库技术、设备资源管理、企业电子商务平台等。

大型流程企业，特别是石油化工企业均重视信息集成技术的应用，纷纷以极大的热情和精力，构架工厂级、公司级甚至超公司级的综合自动化系统。

5　制造业自动化

（1）单机自动化

20世纪40年代至60年代初，主要为单机自动化阶段，主要特点是：各种单机自动化加工设备出现，并不断扩大应用。工业自动化和向工业自动化纵深方向发展。典型成果和产品：硬件数控系统的数控机床。

（2）组合机床、组合生产线自动化

20世纪60年代中到70年代初期，随着市场竞争加剧，要求产品更新快，产品质量高，并适应大中批量生产需要和减轻劳动强度。此阶段主要以自动生产线为标志，其主要特点是，在单机自动化的基础上，各种组合机床、组合生产线出现，同时软件数控系统出现并用于机床、CAD、CAM等软件开始用于实际工程的设计和制造中，此阶段硬件加工设备适合于大中批量的生产和加工。典型成果和产品：用于钻、镗、铣等加工的自动生产线。

（3）计算机集成制造系统（CIM，Computer Integrated Manufacturing）

20世纪80年代以后，市场环境的变化，使多品种、中小批量生产中的普遍性问题愈发严重，要求自动化技术向其广度和深度发展，使其各相关技术高度综合，发挥整体最佳效能。70年代初期美国学者首次提出CIM概念，自动化领域发生巨大变化，主要特点是：CIM已作为一种哲理、一种方法逐步为人们所接受；CIM也是一种实现集成的相应技术，把分散独立的单元自动化技术集成为一个优化的整体。所谓哲理，就是企业应根据需求来分析并克服现存的“瓶颈”，从而实现不断提高实力、竞争力的思想策略。而作为实现集成的相应技术，一般认为是：数据获取、分配、共享；网络和通信；车间层设备控制器；计算机硬、软件的规范、标准等。同时，并行工程作为一种经营哲理和工作模式自80年代末期开始应用和活跃于自动化技术领域，并将进一步促进单元自动化技术的集成。典型成果和产品有CIMS工厂、柔性制造系统（FMS）。

6　柔性制造系统自动化

柔性制造技术（FMS）是对各种不同形状加工对象实现程序化柔性制造加工的各种技术的总和。柔性制造技术是技术密集型的技术群，凡是侧重于柔性，适应于多品种、中小批量（包括单件产品）的加工技术都属于柔性制造技术。

柔性可以表述为两个方面：第一方面是系统适应外部环境变化的能力，可用系统满足新产品要求的程度来衡量；第二方面是系统适应内部变化的能力，可用在有干扰（如机器出现故障）情况下，这时系统的生产率与无干扰情况下的生产率期望值之比可以用来衡量柔性。

“柔性”是相对于“刚性”而言的，传统的“刚性”自动化生产线主要实现单一品种的大批量生产。其优点是生产率很高，由于设备是固定的，所以设备利用率也很高，单件产品的成本低。但价格相当昂贵，且只能加工一个或几个相类似的零件。如果想要获得其他品种的产品，则必须对其结构进行大调整，重新配置系统内各要素，其工作量和经费投入与构造一个新的生产线往往不相上下。刚性的大批量制造自动化生产线只适合生产少数几个品种的产品，难以应付多品种中小批量的生产。

柔性制造系统是由计算机集成管理和控制的、用于高效率地制造中小批量多品种零部件的自动化制造系统。

目前FMS规模趋于小型化、低成本，演变成柔性制造单元FMC，它可能只有一台加工中心，但具有独立自动加工能力。有的FMC具有自动传送和监控管理的功能，有的FMC还可以实现24小时无人运转。用于装备的FMS称为柔性装备系统（FAS）。