黄磷生产所用的硅碳棒电炉具有大时滞、慢时变、非线性、强干扰等分布参数系统特性。而且无法建立精确的数学模型，单纯采用严重依赖精确数学模型的常规PID控制难以取得令人满意的控制效果。针对黄磷生产的实际情况，提出将模糊逻辑、人工神经元网络以及专家智能控制等三种智能控制方法相结合形成一种新型的智能控制系统。该系统采用分层递阶结构并通过计算机集散系统加以实现，其控制优点是不依赖于被控对象—黄磷硅碳棒电炉的严格的数学模型，誉棒性强，并且对环境的变化有自适应和自学习能力。仿真实验结果表明，该设计方案是合理的和有效的。目前这套智能控制系统已经成功应用黄磷硅碳棒电炉炉内温度控制，控制结果令人满意，提高了黄磷产品的质量和产量。

       对于黄磷生产所用的硅碳棒电炉来说，炉内温度控制至关重要，因此以它作为控制参数。对炉内温度具有扰动作用的因素有许多，如磷矿石的送人量及速度、炉体冷凝水的情况、精馏管的吸力等等。根据工程经验，炉内温度与原料(磷矿石、硅石、木炭)进量关系可近似为二阶慢性时滞环节，而且在硅碳棒电炉连续运行中，矿粉逐渐沉积于炉体内壁上，致使对象特性参数具有慢时变性由于黄磷生产所用的硅碳棒电炉具备的分布参数系统特性(非线性、慢时变、大时滞、强干扰，无法建立精确的模型等)，采用常规PID控制难以取得令人满意的效果。为此，本文引人新的控制策略;将模糊神经网络引人到智能控制系统中，并与基于知识的控制(专家智能控制)一起组合形成一种综合的智能控制系统，来完成黄磷生产的过程控制。www.zbqunqiang.cn