哈尔滨电动阀门的控制策略种类繁多，常见的有以下几种：

　　开关控制

　　原理：通过控制电动阀门的全开或全关来实现对流体的通断控制。通常由控制器发出简单的开关信号，驱动电机将阀门迅速打开或关闭，以满足系统对流体通断的基本需求。

　　应用场景：常用于不需要精确调节流量，只需要实现流体通断控制的场合，如消防系统中的消防水阀、一些简单的给排水系统等。

　　比例控制

　　原理：根据输入信号的大小，按比例地控制电动阀门的开度，使阀门的开度与控制信号成一定的比例关系，从而实现对流体流量的连续调节。

　　应用场景：适用于对流量调节精度要求不是特别高，但需要根据某些参数大致按比例调节流量的系统，如一些简单的工业流体输送系统，根据液位大致按比例调节进料阀门开度。

　　积分控制

　　原理：对控制偏差进行积分运算，根据积分结果来调整电动阀门的开度。积分控制能消除系统的稳态误差，使阀门的控制更加精确和平稳。

　　应用场景：在一些需要高精度控制且对稳态误差要求严格的系统中应用广泛，如化工生产中的一些精确配料系统，通过积分控制确保每种原料的添加量达到精确要求。

　　微分控制

　　原理：根据控制偏差的变化率来调整电动阀门的控制作用。微分控制可以预测偏差的变化趋势，提前对阀门进行调节，从而提高系统的响应速度和稳定性。

　　应用场景：常用于一些对系统响应速度和稳定性要求较高的场合，如快速流体控制系统、一些需要快速调节流量以应对突发变化的工业过程。

　　PID控制

　　原理：将比例（P）、积分（I）、微分（D）三种控制作用结合起来，根据系统的实际输出与设定值之间的偏差，通过PID控制器计算出合适的控制信号，来精确地调节电动阀门的开度，使系统达到最佳的控制效果。

　　应用场景：广泛应用于各种对控制精度和稳定性要求较高的工业过程和自动化系统中，如石油化工、电力、冶金等行业的温度、压力、流量等参数的控制。

　　模糊控制

　　原理：利用模糊数学的理论和方法，将操作人员的经验和知识转化为模糊控制规则。通过对系统输入输出数据的模糊化处理、模糊推理和清晰化计算，得出对电动阀门的控制策略，它不需要建立精确的数学模型，能处理复杂的非线性和不确定性问题。

　　应用场景：适用于难以建立精确数学模型的复杂系统，如一些具有大滞后、非线性特性的化工过程控制，以及环境条件复杂多变的工业现场的电动阀门控制。

　　神经网络控制

　　原理：模仿生物神经网络的结构和功能，通过大量的神经元之间的相互连接和信息传递，对系统的输入输出数据进行学习和处理，自动调整控制策略，以实现对电动阀门的优化控制。

　　应用场景：在一些高度复杂、具有强非线性和不确定性的系统中表现出色，如大型复杂化工装置的综合控制、智能建筑的环境控制系统中的电动阀门控制等。

　　自适应控制

　　原理：系统能够根据运行过程中不断变化的环境和工况，自动调整控制参数和策略，以适应系统特性的变化，保持良好的控制性能。

　　应用场景：常用于工况变化频繁且复杂的系统，如在不同季节、不同生产负荷下的工业生产系统中的电动阀门控制，以及一些在不同地理环境和使用条件下的流体输送系统。