近年来,净化车间受到世界各国政府和国际知名企业的高度重视,被广泛应用在对环境污染特别敏感的行业,例如半导体生产、生化技术、精密机械、制药等行业。本文对黑龙江省某制药企业注射液生产净化车间展开控制与研究。由于生产过程中风速、温度、湿度具有耦合性、复杂性的特点,而采用传统PID控制往往不能实现满意的控制效果。针对以上问题,本文采用预测控制理论、模糊控制理论、分数阶控制理论等对净化车间系统进行控制,从而使净化车间内的空气洁净度、温度、湿度达到相应国家标准并提高净化效率,本文主要研究内容包括:首先完成了对净化车间控制系统的建模。根据流体力学纳维-斯托克斯方程与galerkin法得到净化车间风速控制模型,再利用系统辨识的方法得到加热器-温度、加湿器-温度、风机-温度、加热器-湿度、加湿器-湿度、风机-湿度六个回路的数学模型,为控制器的设计奠定基础。为使车间内的风速均匀以提高净化效率,设计了一种基于灰色预测的模糊分数阶控制器。利用灰色预测方法对风速采样值数据进行处理,预测误差与误差变化率,作为模糊分数阶控制器的输入,经过模糊推理不断更新分数阶控制器的参数,实现控制器参数的实时优化,并与传统PID控制器在MATLAB中进行仿真效果对比。为降低风速、温度、湿度的耦合性,研究了基于参考输入变化调整误差加权因子的广义预测解耦控制方法。当系统中温度、湿度、风速值发生变化时,运算出使系统成本函数取最小值时的最优控制律,以减小系统多变量之间的相互影响。为进一步提高解耦效果,当输入变量设定值发生变化时,计算出相应的误差加权因子,并将其输入到广义预测控制器中,消除因多变量设定值改变产生的影响,在MATLAB中验证了该算法的有效性。最后,完成净化车间智能控制系统的硬件与软件设计。包括硬件系统总体设计、硬件选型、相关电路设计,并在CCS6.0软件平台完成系统软件设计。