本文所述知识点涉及间歇过程控制、PID控制技术、粒子群优化算法、神经网络、迭代学习控制等几个方面，具体介绍如下：
1. 间歇过程控制
在化学工程领域，间歇过程是一类重要的生产方式，它以非连续性的方式运行，每个批次的产品都是在严格控制条件下生产完成的。在“工业4.0”的背景下，间歇过程以其适应性强、灵活性高的特点，成为高精度、高品质、多品种、小批量生产的重要方式。由于间歇过程模型难以及时获得，并且过程参数会随时间变化、具有不确定性，这些都提高了控制的难度。
2. PID控制技术
PID控制是工业控制中最广泛使用的算法之一，它通过比例、积分、微分三个环节的运算来调节控制对象的输入，以达到系统响应稳定和误差最小化的目的。PID控制器以其结构简单、可靠性强、易于实现等优势，在各种工业过程中得到广泛应用。但是，面对实际过程中出现的非线性、时变性问题，常规的PID控制器难以适应，因此需要对其进行改进或与其他控制方法相结合。
3. 粒子群优化算法
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是受到鸟群觅食行为启发的一种智能优化算法。在控制系统参数优化中，PSO通过模拟鸟群中每个粒子的运动，依据个体经验与群体经验来调整自己的位置和速度，从而搜索到最优解。文章中应用PSO算法来快速获取2D-PID控制器的初始参数，其目的是在复杂的多变量控制问题中寻找到合适的控制参数。
4. 自适应控制
自适应控制是一种可以应对系统参数或环境变化的控制方法。在文中，自适应控制通过在批次内利用自调整神经元PID控制器（ANPID）实现在线自适应调节。它能够根据系统的动态行为实时调整PID控制器的参数，以应对过程参数的时变性。
5. 神经网络
神经网络是模拟人脑神经系统的结构和功能，通过大量相互连接的人工神经元组成的网络系统，具有学习、识别、预测等能力。在文中，神经网络作为控制策略的一部分，用于提高PID控制器的自适应能力。神经网络能够通过学习历史数据来预测和适应过程的时变特性。
6. 迭代学习控制
迭代学习控制是一种控制策略，利用先前批次的信息来逐步提高当前批次的控制性能。在本文中，PID型迭代学习控制通过记录和利用历史批次的信息来修正当前批次的调节变量。通过多次迭代，控制器性能能够逐步改进，从而达到更加精确的控制效果。
7. 2D-PID控制方法
传统的PID控制是基于时间的控制方法，而2D-PID控制方法则是基于时间和批次两个维度的控制策略。2D-PID控制方法利用二维数据来优化控制参数，即不仅可以根据时间变量调节，还可以根据批次变量进行迭代优化。文中提出的基于2D-PID迭代学习框架的自适应控制方法，结合了2D-PID控制方法和迭代学习控制的特点，通过在线自适应调整和历史批次信息学习，来改善过程控制的性能。
8. 研究应用
文章最后通过间歇发酵过程的仿真和比较研究，验证了所提出控制方法的有效性。这表明，该方法能够有效地解决间歇过程中参数时变的问题，并且提高了控制性能。
通过上述知识点的综述，可以看出该研究论文所涉及内容的深度和广度。其将控制理论与实践相结合，提出了针对特定工业过程控制问题的解决方案，并通过仿真实验验证了方案的可行性，这对于理解和改进间歇过程控制具有重要意义。
