具有两个自由度的调节系统的过程控制装置

本发明有关应用于过程控制的控制装置，尤其是对给定点值的跟踪性能和对外部干扰的抗扰性能均极为优良的过程控制装置。

由于在过程控制方面的日益增长的需求，诸如：（1）节约资源和节约能源;（2）精简人员和节省电力;（3）产品标准化和高质量化;（4）安全生产;以及（5）灵活应变性;因此，对于过程控制的性能要求也随之日益提高。当前，人们正在研制各种各样的装置，以求达到最佳化控制。

对于一个工厂，特别是对于连续工序式工厂之管理，由于各种变动着的因素，如：上游工序产量变化，各种外来干扰，由于最佳化和多级（联）控制而引起的给定点值之变化，等等;那怕这些因素对整个系统控制只产生了少量干扰，其影响就会以连锁反应的方式向下游工序扩散。由此可见，过程控制的基本原理乃是最大限度地改进各个单元控制系统的控制性能。近来经常出现此类情况：伴随着工厂生产的灵活应变性和节约能源，产生了诸如运转过程中负载变化之类大规模外来干扰，或者由于最佳化、多级（联）控制及给定点值控制等因素而引起频繁而且大幅度的给定点值变化。

在这种情况下，要实现上面所提到的要求，就面临着两个问题。第（1），使控制系统获得对于给定点值变化的理想响应;第（2），获得充分的反馈以控制外部干扰。然而，先有技术的控制装置的设计思想并不是为了同时充分有效地处理这两个问题。其具体目标是有效地调节积分时间，在该积分时间有可能产生跟踪给定点值特性和对作用于受控对象的外来干扰的抗扰特性之间的不协调现象。

图纸说明

图1是先有技术的常用生产过程控制装置的功能方框图。

图2是CHR法求出的控制常数。

图3是先有技术的又一过程控制装置的功能方框图。

图4是标示分离式过程控制装置的方框图。

图5为PID参数的最佳抗扰参数和最佳跟踪给定点值参数。

图6是在采用各种最佳参数情况下的对阶跃外来干扰的响应曲线。

图7是对给定点值的单位阶跃变化的响应曲线。

图8是说明本发明的第一实施例的结构的功能方框图。

图9是改变给定点值变化之调节参数时的积分时间等效变化。

图10是根据本发明、通过参数变化而对系统之特性进行调节的注释曲线图。

图11是根据本发明、通过参数变化而对系统之特性进行调节的注释曲线图。

图12是说明本发明的第二实施例之结构的功能方框图。

图13标示本发明的第二至第四实施例的传递函数。

图14（A）标示超前/滞后运算的输出值。

图14（B）标示被控量的变化。

图15是说明本发明的第四实施例的结构的功能方框图。

图16是根据本发明，通过参数变化而对系统之特性进行调节的注释曲线图。

图17是补偿运算器的另一种配置法的方框图。

图18（A）和18（B）标示对被控量PV的响应曲线。

图19（A）是根据本发明、通过参数变化而对系统的特性进行调节的注释曲线图。

图19（B）是根据本发明、通过参数变化而对系统的特性进行调 节的注释曲线图。

图20、21和22是第五实施例的另一种补偿运算器配置法的方框图。

图23是图示本发明第六实施例的结构的功能方框图。

图24是传递函数的单位阶跃输入的输出量的响应特性。

图25是在    只有一个元件-一阶滞后十静寂时间-情况下的对单位阶跃的响应曲线。

图26是图示本发明的第七实施例的结构的功能方框图。

图27是说明第七实施例的等效积分作用部份的方框图。

图28是标示本发明第八实施例的结构的功能方框图。

图29和30是标示第七实施例之性能的注释曲线图。

图31是标示本发明第八实施例的结构的功能方框图。

图32是标示本发明的第九实施例的结构的功能方框图。

图33是标示本发明的第十实施例的结构的功能方框图。

图34是标示本发明第十一实施例之结构的功能方框图。

图35是标示本发明的第十二实施例之结构的功能方框图。

图36是标示本发明的第十三实施例之结构的功能方框图。

图37是标示本发明的第十四实施例之结构的功能方框图。

图38是标示本发明的第十五实施例之结构的功能方框图。

图39是标示本发明的第十六实施例之结构的功能方框图。

图40标示第十六实例的积分运算的另一种配置法。

图41和42是标示本发明的第十七实施例之结构的功能方框图。

图43标示第十七实施例对跟踪给定点值的响应特性曲线。

图44是标示本发明第十八实施例之结构的功能方框图。

图45是标示本发明第十九实例的结构的功能方框图。

图46和47是标示本发明第二十实施例的结构的功能方框图。

图48展示根据第二十实施例的各种控制方式。

图49标示第二十实施例的跟踪给定点值的响应特性曲线。

图50标示一个不完善的两个自由度控制装置的跟踪给定点值的响应特性曲线。

图51和52是标示本发明第二十一实施例之结构的功能方框图。

图53是标示本发明第二十二实施例之结构的功能方框图。

图54是根据本发明，对受控对象的某个传递函数，进行被控量之响应曲线仿真的结果。

图55展示根据第二十二实施例的各种控制方式。

图56标示第二十二实施例的修正过的配置法。

图57是标本发明第二十三实施例之结构的功能方框图。

图58是标示本发明第二十五实施例之结构的功能方框图。

图59（A）、50（B）和60是二十五实施例的响应曲线的几个例子。

采用本发明的原理，可以获得一种能以两个自由度对运算参数进行调节的过程控制装置，可以比先有技术更简便并且更精确地控制外部干扰和给定点值之变化。扼要地说，本发明的一个首要目标是推出一种具有两个自由度的改进型的过程控制装置。特别要指出，本发明是想使对积分时间进行有效调节成为可能。

为了便于理解先有技术面临的困难，下面将对常规控制系统作一简单说明，以供参照。

〔控制系统的常规配置〕

图1中标示的是采用先有技术中的一台普通生产过程控制装置的功能方框图。图中“1”是一个偏差运算器，“3”是一个控制工作单元，“5”是受控对象。偏差运算器1计算出从受控对象5反馈出的被控量PV和给定点值SV之间的偏差量E（＝SV-PV）。控制工作单元3根据公式（1）给出的传递函数C（s）对偏差量E执行比例运算、积分运算和微分运算，确定一个能使被控量PV和给定点值互相统一的 经过调节的运算输出值MV;然后将其输出至受控对象5。在受控对象5里，经过调节的运算输出值MV被作为操纵值而执行控制操作。当由于外来干扰D的影响而产生对控制的干扰时，这一干扰即被测出作为控制值PV的变化量。

${\mathrm{C(s)\; =\; K}}_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}+\frac{T_D\mathrm{·\; S}}{{\mathrm{1\; +\; \eta \; ·\; T}}_D\mathrm{·S}}\mathrm{)\; (1)}$

上述公式中，KP、TI和TD是传递函数C（S）的控制常数，分别代表比例增益值、积分时间和微分时间。此外，S为复合变量。

从公式（1）所示之传递函数可以看出，控制装置的响应特性取决于控制常数KP、TI和TD的调节性态。在一般控制过程中，控制常数KP、TI和TD被调节到最佳抗扰条件这样一种状态，即当受到外部干扰的影响时能迅速遏止外来干扰的状态。

但是，当控制常数被定位于对外来干扰的最佳抗扰条件时，如果给定点值SV起了变化，那就会形成控制过度，使被控量PV无力跟踪给定点值之变化，从而产生超调（量）。而且，假如控制常数被定位于被控量PV跟踪给定点值之最佳状态，即被定位于跟踪给定点值的最佳特性条件，那就会形成对外来干扰的抗扰特性之不充足;响应时间就会拖得很长。

如上所述，遏制外来干扰的最佳条件的控制常数值和跟踪给定点值的最佳条件的控制常数值之间的差距相当大。这一点可参阅图2所示的CHR（Chien，Hrones和Reswick）法控制常数的调节公式来理解。

这样，对于控制运算器3的传递函数来说，只能置定一套KP、TI和TD控制常数。由于这一原因，在先有技术的装置里，考虑到受控对象5的系统特性（如：对外来干扰的响应能力）或考虑到控制方式（如：给定点值的变化形式），只能在两套控制常数中选用其中的一套， 而牺牲另一套;或者在两套常数之间作某种妥协，采用两种特性条件均能容许的某一个折衷的响应。

图3表示采用先有技术的另一个过程控制装置。该装置是对PV微分的PID（比例加积分加微商）控制装置。具体地说，一个PI（比例加积分）运算部件7对给定点值SV与被控量PV之间的偏差量E进行PI（比例加积分）运算;接着，在减法器9里，从PI运算器7的输出量里减去微分部件11对被控量PV进行微分运算后的输出量。上述运算之结果被输入比例增益部件13与比例增益KP值相乘。最后所得的信号被作为一个操纵信号MV发送给受控对象5;然后经过控制运算使被控量PV与给定点值SV相一致。

但是，这一控制装置不能象下文将描述的控制装置那样同时处理外部干扰和给定点值之变化。

为了解决这一问题，已经构想出了某种有两个自由度的组态。图4为一方框图，标示一个应用两个自由度构想的分离式过程控制装置。

如图4所示，在先有技术中的过程控制装置中，给定点值SV和控制值PV之间的偏差量E1（＝SV-PV）是在减法器15中求出的;然后偏差量E1在积分运算单元17中接受积分运算。

另一方面，在系数运算器19里给定点值SV与系数α相乘之后，其与控制值PV之间的偏差量E2（＝αSV-PV）即在减法器21里得出（比例运算）。

接着，给定点值SV在系数运算器23中与系数γ相乘;然后在减法器25中从上述乘积里减去控制值PV，得到的差即为偏差量E3（＝γSV-PV）;偏差值E3在微分运算器27中接受微分运算。

由是，积分运算的输出值、偏差量E2以及微分运算的输出值在加法器29中进行加性综合;其结果在比例增益器31中与比例增益KP值相乘之后，得到的乘积即被作为操纵信号MV提供给受控对象5。

在上述先有技术的控制装置里，控制常数-即此例增益值KP、积分时间TI和微分时间TD-被调节到一个当外来干扰D作用于受控对象5的时候能迅速遏制外来干扰D的影响的状态，即镇定外部干扰的最佳特性条件。对于给定点值SV之变化，该控置装置采用调节用以调节比例增益值的α系数以及调节用以调节微分时间的γ系数的方法，来跟踪给定点值之变化。

在先有技术的设备中，虽然通过对系数α和γ之调节而对比例增益值KP和微分时间TD作了补偿;但是，对于在积分运算中起决定性作用的积分时间TI却并没有作出补偿。所以，还存在下列问题。

即，作为遏制外来干扰最佳值的控制系统的积分时间是由受控对象的静寂时间（L）的大小而决定的;而同时，作为跟踪给定点值之最佳值（的积分时间）则是由时间常数TO的大小所决定的。但是，在静寂时间L和积分常数（时间）TO之间存在着相当大的时间差异;而且，当对外来干扰的抗扰特性处于最佳状态时，两者的时间差异越大，则跟踪给定点值的特性越差。因此，作为具有两个自由度的PID（比例加积分加微分）控制装置，先有技术的控制装置是不完整的;对于必须大量使用PID控制装置的地方，如工厂或其它单位，则是完全不能使用的。

在此，将采用下列模型作为无定向过程的一个GP（S）模型：

GP（s）＝e-5s/（S（l+S））.

图5标示PID参数-比例增益值KP、积分时间TI和微分时间TD-的对外来干扰的最佳抗扰参数KP、TI和TD（在这套参数值时，控制装置的遏制外来干扰影响的性能达到最佳程度），以及其跟踪给定点值的最佳参数KP＊、TI＊和TD＊（在这一套参数值上， 控制装置迅速使工厂进入另一种新的状态）。此外，在使用各别的最佳参数的情况下，对一个阶跃式外来干扰的响应（曲线）如图6所示，对给定点值的单位阶跃变化的响应（曲线）则如图7中所示。

如图6所示，在阶跃式外来干扰的情况下，当对外来干扰的最佳抗扰参数KP、TI和TD已被定位时，将会获得曲线（A）所标示的那种令人满意的响应。但是，当它们被定位于跟踪给定点值的最佳参数值KP＊、TI＊和TD＊时，就会产生如曲线（C）所标示的稳态偏差。

相反，对于给定点值SV的阶跃变化，当这些参数被定位于跟踪给定点值的最佳参数值KP＊、TI＊和TD＊时，就能获得曲线（C）所示之良好的响应性能。但是，如果它们被置位于对外部干扰的最佳抗扰参数值，则会产生超调现象，形成图7中曲线（A）所示之振荡。

下文介绍应用本发明的若干类型的过程控制装置。

〔前馈补偿型〕

在以下说明中，“前馈”（feedforward）一词代表给定点值接受运算后，其结果绕过一个偏差运算器而被馈入受控对象的这样一种组态。

图8为一功能方框图，用以说明采用本发明的第一实施例之构造。

图中，编号33为一补偿运算器。给定点值SV被导入补偿运算器33和偏差运算器35。偏差运算器35确定给定点值SV与来自受控对象37的被控值PV之间的偏差值E，并将所得结果输出至控制运算器39。控制运算器39根据公式（1）确定的传递函数C（s）对偏差值E作比例运算、积分运算和微分运算;从而计算出调节后的输出值MV。

${\mathrm{C(s)\; =\; K}}_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}+\frac{T_D\mathrm{·\; S}}{{\mathrm{1\; +\; \eta \; ·\; T}}_D\mathrm{·S}}\mathrm{)\; (1)}$

这里，传递函数的控制常数KP、TI和TD可以假定为已通过图2所示之CHR法或其它方法而被定位于遏制外来干扰的最佳条件值，从而 使外部干扰D引起的控制值PV之变化由于被调节的输出值U的作用而被遏止在没有超调和最小还原时间的状态。

但是，对于取决于上述调节的控制常数来说，当给定点值起变化时，增益值就增大，形成过度控制，使得被控量PV大大超过给定点值。所以，补偿运算器33根据公式（2）给出的传递函数H（s）对给定点值SV进行补偿运算，以计算出补偿量a（s）;其目的是，根据给定点值变化所产生的偏差量E，将已被调节到遏止外来干扰最佳特性条件的控制常数KP、TI和TD校正到（相）等效于跟踪给定点值最佳特性条件值之参数KP＊、TI＊和TD＊。补偿量a（s）被输出到一个运算器41;在运算器41里，从来自控制运算器的调正后的输出值U里减去补偿量a（s），得出的减法结果被作为操纵值MV而提供给受控对象37。经过这一补偿，已被调节到对外来干扰的最佳抗扰特性条件的由公式（1）给出的传递函数，如公式（3）所虚拟的那样，根据给定点值变化而引起的偏差量E，即被修正到跟踪给定点值最佳特性条件之传递函数C＊（s）。

公式中，α、β和γ为调节参数。α调节比例增益值KP，β对积分时间TI作等效修正，γ修正微分时间TD。

以上述方式建立起来的控制装置，无论是由于被控量PV还是给定点值SV起变化，有了来自偏差运算器的偏差量E，由公式（2）给出 的传递函数就能计算出对外部干扰的最佳抗扰特性条件。（在计算结果中）根据给定点值变化所产生的偏差而计算出的那一部份结果则通过公式（2），由只依据给定点值计算出的补偿量a（s）来进行校正，并使用公式（3）确定的虚拟传递函数，将其当作计算跟踪给定点值最佳特性条件一样（地）进行计算，从而得到修正。这样，就能够在不改变已调节到最佳抗扰特性条件的控制常数KP、TI和TD的前提下，通过纠正能根据给定点值之变化而单独作最优化调节（跟踪给定值变化）的参数α、β和γ，来置定跟踪给定点值最佳特性条件的控制常数值KP＊、TI＊和TD＊。

下面说明本实例之原理。

图8所示之生产过程的控制响应可由下列公式表示：

根据公式（5），为了单独控制对给定点值SV之响应，而不改变对外来干扰D的响应，当给定点值SV改变时，只须要改变一下因子｛C（S）-H（S）｝。如果我们把｛C（S）-H（S）｝叫做跟踪给定点值最佳特性条件之传递函数C＊（S），就有必要对传递函数C＊（S）作一下调整，使其能够单独根据给定点值SV之变化而（独立）改变传递函数的控制常数KP、TI和TD之值;从而使跟踪给定点值变化的响应特性最优化，而同时不必改变已调节到外来干扰的最佳抗扰条件的控制常数的值。

此外，为了能够建立对于给定点值SV的控制响应（曲线），根据最终值定理就有这样的必要：当给定点值SV被一个不变值a作步进式（阶跃式）变化时，而同时外来干扰D的值保持不变，则偏差量ESV＝a必须以稳态方式消失。

已经设计出一种能满足上述两项条件的函数-公式（3）给出的传递函数C＊（S）。

具体地说，对于前一项条件，调节参数α、β和γ在公式中的出现方式只能是为了给定点值SV而改变各个控制常数KP、TI和TD之值，而不受被控量PV之影响。为了获得这样一个函数C＊（S），本发明实施例中配备了这样一个结构：在该结构里，补偿运算器33向控制运算器39的输出值提供补偿量a（S），而其传递函数H（S）则以公式（2）给出的方式建立。

传递函数H（S）由下列公式确定，并根据调节参数α、β和γ的置定值对每一比例运算、积分运算和微分运算进行补偿运算，从而确定给定点值SV之补偿量a（S）。

H（S）＝C（S）-C＊（S）    （6）

可以用跟踪给定点值最佳特性条件的控制常数KP＊、TI＊和TD＊代入公式（3）或（4）给出的传递函数C＊（S），从而确定函数的调节参数α、β、γ的给定点值。确定方法如下：（这里的KP＊、TI＊和TD＊值可以用图2所示之CHR法或别的方法确定。）

首先确定α值：

K＊P＝α.KP. $\mathrm{\therefore \; a\; =}\frac{K^{*}{}_P}{K_P}\mathrm{.\; (7)}$

对于参数β，可根据下文中将描述之最终值定理，设：

再者，β可从下式确定：

$\frac{K_{P}x}{T_I\mathrm{·\; S}}=\frac{K^{*}{}_P}{T_I{}^{*}\mathrm{·S}}\mathrm{.\; \therefore \; \beta \; =\; a\; x}\frac{T_I}{T_I{}^{*}}\mathrm{.\; (6)}$

接着，γ可（由下列公式）确定如下：

T＊D＝γ.TD. $\mathrm{\therefore \; r\; =}\frac{T_D{}^{*}}{T_D}\mathrm{.\; (10)}$

下面阐述满足最终值定理之第二项条件。

为了使稳态偏差量ESV＝a消失，就必须使用下列公式（方程式）

${}^{\mathrm{l\; i\; m}}{}_{\mathrm{s\; -\; ＞O}}\frac{{\mathrm{｛\; C(s)\; -\; H\; (s)\; ｝\; G}}_P\mathrm{(s)}}{{\mathrm{1\; +\; C(s)\; ·\; G}}_P\mathrm{(s)}}\mathrm{=\; 1\; .\; (11)}$

为了满足公式（11），积分项就显得重要了。因为s→0，就必然导出

，因而公式（11）必须在其分子和分母等值时才能成立。由于这一原因，积分时间T不能用简单地与参数α或γ相乘的方法来改变。为此，提供了一个结构-使用一个一阶滞后将积分时间TI作等效变化;其运算方法最接近于积分运算（如公式（9）所示）。

有了这样一个结构，就为分母和分子提供了全等的积分项;分子中的积分时间通过一个一阶滞后得到调节，从而使满足最终值定理成为可能。

下面阐述是否能够使用一个一阶滞后对积分时间作等值变化;这 （积分时间）在以往是很难补偿的。

根据公式（1）和（3），外部干扰的积分项为 1/(TI·S) ，而给定点值变化的积分项为( 1/(TI·S) - (β)/(1+TI·S) )。将这两个积分项进行比较，就能通过变更调节参数β而单独对给定点值变化之积分时间作等效变化，如图9所示，而外部干扰的积分项保持不变。

在图9中，曲线（a）代表积分项 1/(TI·S) ;曲线（b）代表从曲线（a）里减去一阶滞后 (β)/(1+TI·S) （β＝ 1/2 ）的曲线;而（c）是代表从曲线（a）减去一阶滞后 (β)/(1+TI·S) （β＝1）的曲线。在这些线中，（b）和（c）是一阶滞后对于曲线（a）的积分时间作等效修正的结果，所以能够如公式（8）所示逼近 (β)/(TI·S) 。在实际仿真中已知：β之最佳值为2×β。由于一阶滞后的输出值由β的值所决定，所以当β的值增加时，积分时间亦按（a），（b）和（c）的顺序而增加。而且，在实际控制时，积分时间变化所需的时间亦相当于生产过程响应的时间（积分运算的积分时间TI）。因此，积分时间可以近似于 线性。在同一图中，每一响应（曲线）的一阶滞后的减法成份由曲线（ⅰ）和（ⅱ）表示，以供参照。由上可见，以曲线（a）作为基准，将β作正方向增加，就能增加积分时间TI;将β作负方向增加，即可减少积分时间。

显而易见，根据本发明实施例，给定点值产生一次变化后，经过一段时间会产生一次（对给定点值的）积分时间较长的积分运算;但是在此之后，给定点值即接受积分时间短的积分运算。

下面阐述本实施例的操作方法，以及各个控制常数和调节参数的调节方法。

就调节而言，有方法（1）：先确定生产过程的特性（时间常数T、静寂时间L和增益值K），然后再以CHR法或其它方法根据这些数值进行调节。以及方法（2）：在对生产过程了解不充分的情况下，对控制常数调节到使对给定点值有阶跃响应达到预期效果。

使用方法（1），能计算出遏制外部干扰和跟踪给定点值的控制常数KP、TI、TD、KP＊、TI＊和TD＊;将这些数值代入公式（7）、（9）、和（10）就能计算出调节参数α、β和γ。

而在许多情况下常用的第（2）种方法里，则首先通过步进式地改变给定点值SV，将控制运算器39的控制常数KP、TI和TD进行调节，使对控制值PV的响应相等于排除外部干扰的最佳特性条件值。然后，将调节参数校正到能产生跟预期的最佳跟踪给定点值特性条件相一致的响应。举例说明：如果对受控对象37进行传递函数为

GP（s）＝ (l)/(l+5s) e-2L，取γ＝0（比例与积分补偿运算的情况）的仿真，则响应之变化由参数α和β之值所决定，如图10和11中所示。

此外，本实施例还有一个结构，通过这一结构能用参数来调节响应。因此，只要改变参数α之值，就能获得各种形式的控制。所以，在图10中，假如置α＝0，即形成I-PD（积分-比例加微分）控制，如果置α＝1，则形成对遏制外部干扰的特性条件之单一控制，与原有技术水准的控制装置相类似。这里，参数α调节控制常数的比例增益值KP，通过在0≤α≤1的范围内变更其数值，即可选择响应曲线的上升或超调条件。此外，β用于改变积分时间TD值，能够在不影响响应曲线上升的同时改善响应超调，如图11所示。实际仿真显示，最佳条件获得时：α＝0.4，β＝0.15。另外，γ为改变微分时间TO值的参数，使用γ能改变响应曲线的上升特性。

一旦控制常数KP、TI和TD以及调节参数α、β和γ已经如上定位后，当一个外来干扰D作用于受控对象5时，由此而引起的控制值PV的变化即被作为其跟踪给定点值SV之间的偏差量而提供给控制运算器39。然后，根据对外部干扰之最佳抗扰特性条件的控制常数计算出调节输出值u，再把结果输出至运算器41。在运算器41里，因为给定点值SV没有起变化，所以来自补偿运算器33的补偿量a（s）也不变;因此把操纵值MV输入到受控对象37即能迅速排除外来干扰D引起的变差。

当给定点值SV进一步变化时，在外部干扰受到遏止的条件下，控制运算器39还能执行与这一外来变化相当的偏差值E之运算。但是，对于给定点值SV的那一部份变化，则在运算器41中减去由补偿运算器33根据调节参数计算出的补偿量a（s）;并将结果输出至受控对象37，从而产生一个也能最佳地响应给定点值SV的补偿。

如上所述，根据本发明可以做到：（1）把已经调节到排除外来干扰条件的控制常数虚拟校正至跟踪给定点值的条件，从而实现同时具有对外来干扰的抗扰特性和对给定点值的跟踪特性。还可以做到（2）：单独调节 遏制外来干扰条件的常数和跟踪给定点值的常数，从而能自由地为两者选择最佳条件。还能做到（3）：由于在控制常数被调节之后，还可以对调节参数进行选择以使被控量PV能最佳响应给定点值，因而就有可能在此（选择）范围内进行就地调节，从而保证了调节的可靠性、简便性和高速性。此外，还能做到（4）：本发明有一个只要在控制运算器39上加上补偿运算器33的函数即可实现的结构，因而本发明可以很方便地应用到目前使用的控制装置上。最后（5）：因为本发明能对积分时间TI进行补偿，尽管仅仅是等效补偿，但这种补偿历来被认为是不可能的，所以本发明还能显著提高控制性能，特别是积分过程（无定向过程）的控制效能。这是因为，与遏制外部干扰的最佳特性条件的积分时间之有限性相反，跟踪给定点值最佳特性条件的积分时间必须具有无限性;所以有必要配备一个能改变积分时间的结构，以求获得对于两种性能均合适的最佳控制效能。此外，图2所示的CHR法也显示，积分时间这一项是由不同的参数决定的，即取决于受控对象遏止外来干扰的静寂时间L和受控对象跟踪给定点值的时间常数T。所以，对积分时间的补偿是改进控制性能所绝对必须的。

在上述对本发明的一个施例的描述中，所作的说明基于这样一种假定：即控制运算器39进行所有比例运算、积分运算和微分运算，且补偿运算器33也进行相应的比例运算、积分运算和微分运算。但是，在本发明中，控制运算器11只须要有一种能至少执行在改善控制性能方面起核心作用的积分运算的结构。换言之，本发明的实质在于对给定点值跟踪特性和遏制外来干扰特性两者的积分时间都进行调节。补偿运算器10也同样需要具有一种结构-其中心任务为执行对滞后部份的等效积分补偿运算;这种运算可以是单一的积分运算，也可以是积分运算有选择地和比例运算或微分运算之联合运算，取决于对给定点值跟踪所需要的响应特性。举例说明：如果只须对超调进行控制，则补偿可以是 单一的积分运算，且根据提高响应特性的改善程度而决定和比例运算和微分运算之结合，或同时与两者给合。

除此之外，在上述实施例的说明中，使用的不完整微分经常被用作控制运算器39的微分计算。然而，不言而喻，使用完整微分运算当然也能取得类似效果。换言之，微分运算应该既包括完整微分，也包括不完整微分。

〔给定点值补偿〕

本发明也可应用于在偏差运算器的前置级上由补偿器对给定点值执行运算的过程控制装置系统，而不影响对作用于该系统的外部干扰之抗扰能力。

参见图12至图22，下文将描述本发明的第二至第六实施例。在这些实施例中，与第一实施例完全一致的部件的编号也保持一致，以免不必要的重复解释。

本实施例在偏差运算器35的前置级上，为给定点值SV配备有一个补偿运算器47。在第一实施例中，在控制运算器39里，由于给定点值之变化，为了对已被调节到最佳抗扰条件之控制常数KP、TI和TD作虚拟补偿以达到跟踪给定点值最佳条件之控制常数值，就在排除（遏止）外部干扰（包括给定点值变化引起的偏差）的条件下，把来自补偿运算器33的补偿量在补偿运算器33内再进行一次计算;计算结果被加进调正后的输出值，从而得到补偿。在本实施例中则相反，对于给定点值SV的一次变化，补偿运算器执行一次补偿运算，把原先置位于抗扰条件的控制运算器的控制常数改变一个补偿量，从而虚拟校正到跟踪给定点值条件之常数值。补偿运算的结果被提供给偏差运算器39

换言之，图12所示之本实施例的控制响应（曲线）可由下列方程式代表。

$\mathrm{PV\; =}\frac{{\mathrm{H(s)\; ·\; C(s)\; ·\; G}}_P\mathrm{(s)}}{{\mathrm{1+C(s)\; ·\; G}}_P\mathrm{(s)}}\mathrm{\times \; SV\; +}\frac{G_P\mathrm{(s)}}{{\mathrm{1\; +\; C(s)\; ·\; G}}_P\mathrm{(s)}}\mathrm{x\; D\; .(28)}$

从方程式（28）中可见，为了能在不改变对外来干扰响应的同时控制对给定点值SV的响应，只须要改变传递函数H（s）.C（s）

图13所示为本发明的第二至第四实施例的传递函数。在这些实施例中使用超前/滞后装置，相当于补偿运算器47。图中也反映了各个实施例的总体调节方式。

关于这一点，兹对图中描述的总体调节方式的表达式作如下说明：表达式由四个不同符号组成-P、I、D和短横“-”。没有短横的表达式代表一个自由度的控制系统。例如：PI（比例积分）调节方式代表该控制系统只能控照一种比例率和积分时间对给定点值跟踪特性和对作用于该系统的干扰的抗扰特性进行控制。有一个短横的调节方式则表示能对这两种特性实行不同的控制;短横前面的符号代表对两种性能均起作用的调节方式，短横后而的符号只代表对抗扰特性起作用的调节方式。例如：I-P（积分-比例）控制代表这样一种调节方式：积分时间能调节两种特性，但只有外部干扰遏止特性接受比例运算。如果前后两个符号相同，则该表达式代表一个具有两个自由度的控制系统。假如表达式中三套符号由两根短横相连接，则前面符号代表给定点值跟踪性能的调节方式，后面一个符号代表对外来干扰之抗扰特性的调节方式，而中间那个符号则代表对两种性能均起作用的调节方式。例如：P-I-P表示，对两种特性的这样一种调节方式：比例率调节具有两个自由度，积分运算具有一个自由度。

（1.1）（定位）No.1.1    标准PI（比例积分）控制

当α＝1时……导出H（s）＝1，即为先有技术的标准PI控制。

（1.2）（定位）No.1.2    P-I（比例-积分）控制

当α＝0时……得到

$\mathrm{H\; (s)\; =}\frac{1}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·\; S}}$

这也就是配备有给定点值滤波器的PID（比例积分微分）控制方式。在这种情况下，PI控制用的PI参数被置位于抗外部干扰的最佳PI参数值;而超前/滞后运算器31的时间常数则被定位于积分时间T。通过这一安排，无论对于外部干扰和给定点值的变化，都是最佳控制，从而获得一个具有两个自由度的控制系统。

对于被控量PV的变化，得出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·S}})$

这代表一个PI（比例积分）运算。

对于给定点值SV的变化，得出

$\mathrm{H\; (s)\; \times \; C(s)\; =}\frac{1}{{\mathrm{1+T}}_I\mathrm{·S}}{\mathrm{\times \; K}}_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·S}})$

$=\frac{1}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·\; s}}{\mathrm{\times \; K}}_P\times \frac{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·\; S}}{T_I\mathrm{·\; S}}=\frac{K_P}{T_I\mathrm{·\; S}}\mathrm{(29)}$

这可以视作所谓的I-P（积分-比例）控制系统。

（1.3）定位No.1.3    P-I-P控制

当0＜α＜1时……在此情况下，得出

$\mathrm{H\; (s)\; =}\frac{{\mathrm{1\; +\; a\; ·\; T}}_I\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·S}}$

从总体上看，这代表一种P-I-P（比例-积分-比例）控制方式，证明如下。P-I-P表示I（积分）同时作用于给定点值和被控量，而P（比例）表示给定点值的变化和被控量的变化可以单独分开处理。

对被控量PV的变化，得出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}})$

这代表一个PI（比例积分）运算。

对于给定点值SV之变化，导出

与公式（29）相比，上述方程式意味着对给定点值SV的变化又加上了一个比例项KP×α，从而表示，能够通过α值之变化以改善跟踪给定点值的特性，而同时又不改变对外部干扰的抗扰特性。

图14（A）表示的是在给定点值产生阶跃式变化时，对于各个不同的α值（即α＝0，α＝1，和0＜α＜1）的超前/滞后运算器31 的输出值。另一方面，图14（B）表示与上述各种情况相应的被控量PV之变化。

（2.1）定位No.2.1    标准PID控制

当α＝1，δ＝1时，导出H（s）＝1，相当于先有技术之标准PID（比例积分微分）控制。

（2.2）定位No.2.2    I-PD（积分-比例微分）控制

当α＝0，δ＝0时，取得

$\mathrm{H\; (s)\; =}\frac{1}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I{\mathrm{·\; S\; +\; T}}_I{\mathrm{·\; T}}_D{\mathrm{·\; S}}^2}$

这相当于带有给定点值滤波器的PID（比例积分微分）控制。在这一情况下，PID控制所使用的PID参数被置位于对外部干扰的最佳抗扰参数值;同时，超前/滞后运算器31的参数也被置位于相同的PID参数值。通过这样一番整理，就达到了既对外部干扰的变化、又对给定点值变化的最佳响应，实现了具有两个自由度的PID控制系统。

对于被控量PV之变化，给出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}{\mathrm{+\; T}}_D\mathrm{·S\; )}$

这相当于PID运算。 对于给定点值（SV）之变化，导出

这可以视为相当于所谓的I-PD（积分-比例微分）控制系统。

（2.3）定位No.2.3    P-PI-PD（比例-比例积分-比例微分）控制

当0＜α＜1，δ＝0时，取得

$\mathrm{H\; (s)\; =}\frac{{\mathrm{1\; +\; a\; ·\; T}}_I\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I{\mathrm{·S\; +\; T}}_I{\mathrm{·\; T}}_D{\mathrm{·S}}^2}$

这与P-I-PD（比例-积分-比例微分）控制方式总体相符，验证如下。这表示，I（积分）对给定点值和被控量均执行运算;P（比例）置定给定点值的变化量，而与被控量的变化量无关;而D（微分）只对被控量执行运算。

对于被控量的变化，导出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}{\mathrm{+\; T}}_D\mathrm{·S\; )}$

相当于PID（比例积分微商）运算。

对于给定点值之变化，导出

跟公式（31）相比较，这里为给定点值的变化增加了一个比例项KP×α，因而能通过α值之改变而改善对给定点值之跟踪性能，同时不改变对外部干扰之抗扰特性;也就是说，与P-I-PD（比例-积分-比例微分）控制系统相当。

（2.4）置位NO.2.4    D-I-PD（微分-积分-比例微分）控制

当α＝0，0＜δ＜1时，得出

$\mathrm{H\; (s)\; =}\frac{{\mathrm{1\; +\; \beta \; ·\; T}}_I{\mathrm{·T}}_D{\mathrm{·S}}^2}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I{\mathrm{·S\; +\; T}}_I{\mathrm{·\; T}}_D{\mathrm{·S}}^2}$

可以看出，这在总体上相当于D-I-PD控制系统，证明如下。换言之，对于被控量之变化，给出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}{\mathrm{+\; T}}_D\mathrm{·S\; )}$

相当于PID运算。

对于给定点值，导出

H（s）×C（s）

相当于对给定点值变化的ID（积分微分）运算。

因此，总结以上各项结果，结论为：总体相当于D-I-PD（微分-积分-比例微分）控制系统。

（2.5）定位No.2.5    PD-I-PD（比例微分-积分-比例微分）控制

当0＜α＜1，0＜δ＜1时，得出

$\mathrm{H\; (s)\; =}\frac{{\mathrm{1\; +\; a\; ·\; T}}_I{\mathrm{·S\; +\; \beta \; ·\; T}}_I{\mathrm{·T}}_D{\mathrm{·S}}^2}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I{\mathrm{·S\; +\; T}}_I{\mathrm{·\; T}}_D{\mathrm{·S}}^2}$

总体上相当于PD-I-PD（比例微分-积分-比例微分）控制系统;证明如下。

换言之，对于被控量之变化，导出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}{\mathrm{+\; T}}_D\mathrm{·S\; )}$

相当于PID（比例积分微分）运算。

对于给定点值之变化，得出

H（s）×C（s）

这（表示）相当于对给定点值变化的PID（此例积分微分）运算。

所以，总结上述诸点，结论是：它相当于PD-I-PD（比例微分-积分-比例微分）控制系统。

（3.1）定位No.3.1    对PV（被控量）微分的PID（比例积分微分）控制

图15为本发明的第四实施例。在该实施例中，超前/滞后运算器47有两个顺序联接的部件：47（a）和47（b）。

在这一情况下，超前/滞后运算器的传递函数及其他如图2所示;表里已设定：

H1＝δ.TD

H2＝γ.δ.TD＝γ.H1，（γ＝0.1～0.3）这里，在模拟调节器里取γ＝0.1;但在数字运算情况下，取γ＝0.3左右为宜。

（定位情况：α＝1，δ＝0）

当α＝1，δ＝0时，超前/滞后部件的传递函数变为H（s）＝1，即符合先有技术的对PV微分的PID（比例积分微分）控制。

（3.2）定位No.3.2    I-PD（积分-比例加微分）控制

（定位情况：α＝δ＝0，）

当α＝δ＝0时，超前/滞后部件的传递函数为

$\mathrm{H(\; s)\; =}\frac{1}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·\; S}}$

这就显示出，对给定点值的滤波器变成了对PV微分的PID（比例积分微分）控制。但它相当于I-PD（积分-比例加微分）控制;证明如下。

对于被控量的变化，得出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}{\mathrm{+\; T}}_D\mathrm{·S\; )}$

这相当于PID（比例积分微分）运算。

对于给定点值（SV）的变化，导出

相当于Ⅰ（积分）运算。

所以，这在总体上相当于所谓的I-PD（积分-比例加微分）控制。

（3.3）定位No.3.3    P-I-PD（比例-积分-比例加微分）控制

（定位情况：0＜α＜1，δ＝0）

当0＜α＜1，δ＝0时，超前/滞后元件的传递函数由

H(s)= (1+α·TI·S)/(1+TI·S) 中给出;

这总体上相当于P-I-PD（比例-积分-比例加微分）控制;证明如下。

对于被控量（PV）之变化，给出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}{\mathrm{+\; T}}_D\mathrm{·S\; )}$

相当于PID（比例加积分加微分）运算。

对于给定点值（SV）之变化，则导出

这相当于PI（比例加积分）运算。

所以，在总体上相当于P-I-PD（比例-积分-比例加微分）控制。

（3.4）定位No.3.4    D-I-PD（微分-积分-比例 加微分）控制

（定位情况：α＝0，0＜δ＜＝2）

当α＝0，0＜δ＜2时，超前/滞后部件的传递函数给出如下：

$\mathrm{H(s)\; =}\frac{1}{{\mathrm{1+T}}_I\mathrm{·S}}\times \frac{{\mathrm{1+H}}_1\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; H}}_2\mathrm{·\; S}}$

这可视作相当于D-I-PD（微分-积分-比例加微分）控制;证明如下。

对于被控量PV之变化，给出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}{\mathrm{+\; T}}_D\mathrm{·S\; )}$

相当于PID工作方式。

对于给定点值SV之变化，导出

这相当于ID（积分加微分）运算。

所以，在总体上它与D-I-PD（微分-积分-比例加微分）控制相符合。

（3.5）定位No.3.5    PD-I-PD（比例微分-积分- 比例微分）控制

（定位情况：0＜α＜1，0＜δ＜2）

当0＜α＜1，    0＜δ＜2时，超前/滞后元件的传递函数为：

$\mathrm{H(s)\; =}\frac{{\mathrm{1+\; a\; ·\; T}}_I\mathrm{·\; S}}{{\mathrm{1+T}}_I\mathrm{·S}}\times \frac{{\mathrm{1+H}}_1\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; H}}_2\mathrm{·\; S}}$

这相当于PD-I-PD（比例微分-积分-比例微分）控制;证明如下。

对于被控量之变化，给出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}{\mathrm{+\; T}}_D\mathrm{·S\; )}$

这相当于PID运算。

对于给定点值（SV）之变化，导出

这相当于干扰式PID运算。

所以，在总体上它相当于PD-I-PD（比例微分-积分-比例微分）控制

（3.6）定位No.3.6    标准PID（控制）

（置位情况：α＝1，δ＝1）

当α＝1，δ＝1时，超前/滞后元件的传递函数变为

$\mathrm{H(s)\; =}\frac{{\mathrm{1+H}}_1\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; H}}_2\mathrm{·\; S}}$

可以看出，这相当于标准PID控制;证明如下。

对于被控量（PV）之变化，给出

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}{\mathrm{+\; T}}_D\mathrm{·S\; )}$

这相当于PID（比例积分微分）运算。

对于给定点值（SV）之变化，导出

这相当于干扰式PID（比例积分微分）运算。

所以，在总体上它相当于标准PID（比例积分微分）控制。

（4）PID-PI（比例积分微分-比例积分）控制

可以确定图12所示之控制系统的传递函数，从而建立一个标准PID控制系统，其系统传递函数如同第一实施例。

在第五实施例中，考虑到说明之简洁性，将使用控制运算器39的传递函数进行描述;如公式（39）所示，（该控制运算器）既能执行比例运算，又能执行积分运算。当然，如同前面的实施例那样，这一运算可根据人们的愿望而与比例运算和微分运算作任何形式之结合，只要该运算至少包含一个积分运算。

在公式（40）中， (1+α·TI·S)/(1+TI·S) 是超前/滞后元件的比例增益补偿成份;( (-β)/(1+TI·S) )( (TI·S)/(1+TI·S) )是对于一阶滞后元件引起的等效积分时间的补偿成份;而( (r·TD·S)/(1+η·r·TD·S) )( (TI·S)/(1+TI·S) )则是积分时间的补偿成份。这些部件（成份）的功能方框图如图12所示。

图18（A）所示之比例增益补偿成份能对给定点值SV的阶跃式变化作出补偿;它是①与超前部件的α值相应的增益值和②滞后部件的一阶滞后函数两者之结合。对被控值PV之响应曲线如图18（B）所示。

按照图18（B）给出的响应曲线，当α＝0时，（也就是说）当给定点值SV之变化只包括一个一阶函数时，不产生超调，但是产生一 个上升滞后。当α≥1时，被控量PV即被显著超调，因为给定点值的变化被输出至控制运算器11-作为α值、或与α相乘。在此情况下，通过α值之改变即可把对被控量PV的响应曲线调节到最佳条件，从而使α值能以类似公式（7）的情况得到确定。此外，此例增益补偿的超前/滞后运算可采取各种方法，例如二阶传递函数或其它方式。

如在关于图2的说明中讲到的那样，本实施例中还有积分时间补偿成份，以便由滞后元件对积分时间作等效变化，从而满足最终值定理。调节参数β的确定方式与第一实施例相似。

而且，如图19（A）所示，通过调节参数γ，微分时间的补偿成份就能响应给定点值的变化而改变不完整微分量。通过这一功能，对控制值PV的响应曲线的上升特性得到了改进，而对超调（量）几乎不产生影响。

下文说明第六实施例的操作过程。由于其控制常数与调节参数的调节方法与上一实例相似，这里不另作说明。

首先，当一个外来干扰D作用于受控对象37时，控制运算器39即根据置位于各自特性条件的控制常数KP、TI和TD分别执行比例运算、积分运算和微分运算，以迅速遏止被控量PV变化。被调节后的输出值被作为操纵值MV提供给受控对象37。在这种情况下，当给定点值SV出现变化时，被改变了的给定点值SV′即通过比例补偿、积分补偿和微分补偿等运算而使其变化量得以纠正，从而在控制运算器39中将控制常数KP、TI和TD虚拟纠正到跟踪给定点值的最佳特性条性值KP＊、TI＊和TD＊。在偏差运算器35里，被改变了的给定点值SV′与被控值PV相比较，（两者之）偏差量E被输入控制运算器39。在控制运算器39里，对偏差量E进行运算后，给出对外来干扰的最佳抗扰特性条件;但是，因为事先已对给定点值的变化量作了补偿，所以它就被作为跟踪给定点值的最佳特性条件的一个操纵值MV而 被输入至受控对象37。这样，受控对象37就能对外部干扰D和给定点值SV两者都作出最佳之响应。

在第二实施例中，与上述几个实施例相仿，在描述时先作出假定：在控制运算器39和补偿运算器47里均执行所有的比例运算、积分运算和微分运算。但在本实施例中，如果控制运算器39包含至少一个积分运算，而且补偿运算器47具有进行一相应的补偿运算的结构（例如图20所示之结构，能实行单独的积分补偿），那就可以根据所希望的过程响应特性而有选择地和其它运算相结合。

除此以后，当为了简化单元结构而获取全等之函数时，如图12所示，可采用图15所示之配置法进行配置。

再进一步，当补偿运算器47须要进行单一的微分补偿运算时，只须将公式（40）的α和β定在零位，以形成图16所示之结构。其中的微分运算还如以前一样既包括完整微分，也包括不完整微分。

参见图23，图中标示本发明第六实施例;该实例为分离式操作型。

如图中所示，该控制装置与图4所示之PID（比例积分微分）装置相比，不同点在于：在其积分控制部份配备有一个一阶滞后滤波器55。

在本实施例中，给定点值SV首先被平行输入第一系数单元19、第二系数单元23和一阶滞后滤波器55。在第一系数单元19里，给定点值SV被系数α相乘;得到的输出值αSV和在受控对象37里所测出的被控量PV之间的偏差E1在第一减法器21中计算出。在第二系数单元23里，给定点值SV与系数δ相乘;得出的输出值δSV被输入第二减法器25以计算出它与被控量PV之间的偏差量E2;然后偏差量E2在微分运算器27里接受微分运算，微分时间为TD。一阶滞后滤波器55的功能是：为给定点值提供一个相当于其变化量的滞后时间，然后将其输出;输出值被输入到第三减法器15以计算出与被控量PV之间的偏差量E3;接着，偏差量E3在积分运算器17中接受 积分运算，积分时间为TI。

接着，偏差值E1、微分运算器27得出的偏差值（E2）的微分值，以及积分运算器17得到的偏差值E3的积分值，被一起输入加法器29作加法综合;其结果被输入比例单元31中与比例增益常数KP相乘;所得到的乘积被作为操纵值MV传递到受控对象37。经过上述各项控制，被控量PV和给定点值SV达到相等。

在类似上述构造中，能够通过设定PID参数KP、TI和TD、系数α和δ以及一阶滞后滤波器55的时间常数TO，从而达到跟踪给定点值和遏制外来干扰这两种特性之最佳化。

（Ⅰ）第一步，PID参数KP、TI和TD的每一个被定位于遏制外来干扰最佳参数值。

从控制装置1的构造中可以看出，它对于被控量PV的工作方式与标准PID控制装置的工作方式完全一致。所以，通过置定上述参数，就能够按照遏制外来干扰特性的最佳常数KP、TI和TD而对被控量PV执行运算，从而获得满意的对外部干扰的响应（曲线）。

（Ⅱ）接着，根据标准PID控制装置的遏制外来干扰和跟踪给定点值的最佳参数中的下列参数：遏止外来干扰最佳比例增益KP、遏止外来干扰最佳微分时间TD、跟踪给定点值最佳比例增益KP＊和跟踪给定点值最佳微分时间TD＊，把系数α和δ作如下置位：

α＝KP＊/KP，……（41）

β＝αxTD＊/TD.……（42）

在控制装置1里，由于系数α和δ的作用，给定点值的实际比例增益为α×KP，实际微分时间为δ×KP×TD。由于KP和TD已被置位到KP和TD值，所以，通过上述对系数α和δ之置定，因而对给定点值SV的实际比例增益和实际微分时间分别变为KP＊和KP＊× TD＊。换言之，所获得的对于给定点值SV的比例运算和微分运算等同于把标准PID控制装置定位于（跟踪）给定点值最佳参数KP＊、TI＊和TD＊时的比例运算和微分运算。

（Ⅲ）下一步，通过对时间常数TO的调节，把给定点值的实际积分时间控制到与积分时间TI＊/KP＊相同的数值，TI＊KP＊可在标准PID控制装置定位于给定点值最佳参数KP＊、TI＊和TD＊时获得。

举例说明：对时间常数TO的调节可按照上面对第一实施例的说明进行。

在第（Ⅰ）步里，积分运算器17的积分时间TI被定位于遏止外来干扰的最佳积分时间TO;因此，对给定点值SV的积分运算的传递函数就变为：

l/TI.s.（l+To.s））＝l/（TI.s）-（To/TI）/（l+To.s）

图24标示对于传递函数GI（s）的单位阶跃输入（unit step input）时输出值ID3的响应特性（曲线）。图中所标示的是当TO＝TI/2或T时的控制系统的响应曲线，以及一阶滞后滤波器79的单独响应曲线。

这里，由于输入的变化，该控制装置一般应用在小量时间值之范围内，例如小于图中TI时间值之范围内。所以，时间常数TO增大，曲线的上升斜率就减小，大致相当于给定点值SV的积分时间TI/2的增长量。因而，只要把时间常数TO逐渐从零位增加而置位于某一个值;在该时间值上，给定点值SV的实际积分时间相当于把比例增益KP定位于（跟踪）给定点值的最佳比例增值KP＊和把积分时间TI定位于（跟踪）给定点值的最佳积分时间TI＊时的情况。

通过第Ⅱ和第Ⅲ步，把系数α、δ和时间常数TO定位，就能获得 遵循给定点值最佳参数KP＊、TI＊和TD＊的控制运算，从而获得能有效地跟踪给定点值的响应曲线。

下面用一个无定向过程模型来说明第（Ⅰ）、（Ⅱ）和（Ⅲ）步的操作顺序和参数的置位方法。

（Ⅰ）首先，在改变α和δ以达到跟踪给定点值的最佳条件之前，根据预定量对给定点值作跃阶式改变，从而将PID参数KP、TI和TD定位于遏制外来干扰的最佳参数值。接着，这一（给定点值）变化在过程中引起被控量PV的变化-与外来干扰引起的变化相似。然后，对外部干扰的最佳抗扰参数被调节至跟踪这些变化的最佳值。图5为这一运算的一个实例，取KP＝0.188，TI＝14.6（分钟），TO＝1.98（分钟）。

（Ⅱ）对外来干扰之抗扰参数在第（Ⅰ）步定位以后，接着就把系数α和δ置定，以达到跟踪给定点值变化的最佳条件。

换言之，从图5中可见，抗外部干扰的最佳比例增益KP，跟踪给定点值的最佳比例增益KP＊，抗外部干扰的最佳微分时间TD，以及跟踪给定点值的最佳微分时间TD＊分别给出如下：

KP＝0.118，KP＊＝0.126

TD＝1.98（分钟），TD＊＝2.04（分钟）

将这些数值代入公式（2）和公式（3），就能将系数确定如下：

α＝KP＊/KP＝0.126/0.188＝0.67，

β＝αxTD＊/TD＝0.67x2.04/1.98＝0.69

（Ⅲ）接着，时间常数TO定位如下：

因为积分时间TI已被定位于遏制外来干扰的最佳积分时间值TI＝14.6（分钟），所以，在把跟踪给定点值SV的时间常数TO定位时，只要采取TI＊＝∞的情况下置定给定点值最佳积分时间的同样定位方式就可以了。例如：选择TO＝TI＝14.6（分钟），对于实用 已完全足够了。

通过第（Ⅰ），（Ⅱ）和（Ⅲ）步的定位，控制装置1获得一条响应曲线。该响应曲线适用于阶跃式的外来干扰，与图6曲线（A）所示之被定位于遏止外来干扰最佳参数KP、TI和TD的标准PID控制装置的响应特性相似。该响应曲线也适用于给点定值SV的单位阶跃变化，与图7曲线（C）所示的被定位于跟踪给定点值最佳参数KP＊、TI＊和TD＊的标准PID控制装置的响应特性相类似。换言之，可以使过程同时达到遏止外来干扰和跟踪给定点值之最佳操作。

其结果是，在控制装置11的构成里有一个类似“一阶滞后+静寂时间”部件的情况下，对单位阶跃的响应曲线如图25所示。换句话说，达到了满意的对外部干扰的控制性能;即使时间常数TO增大也不会引起调节偏差;而且还具有很高的对给定点值变化的控制能力，在跟踪时产生的超调（量）很小。

除上述诸优点外，在本控制装置中，还不必为了达到对外部干扰和给定点值变化的最佳响应特性，而去进行既要考虑到对外部干扰的响应、又要考虑到对给定点值变化的响应的那一整套确定整机控制参数的复杂的操作处理工作。换言之，本装置调节方法甚为简便，只须如步骤（Ⅰ）-（Ⅲ）所示独立地为每一条控制回路单独作简单的定位操作。总而言之，只须要（操作人员）在控制台上进行调节就完全足够了。

有必要指出，以上所阐述的无定向控制的最佳化是极其困难的。不过，假如有一个“一阶滞后+闲置时间”过程（e-LS/（l+Tl.S））或“二阶滞后+死区时间”过程（e-LS/（l+T1.S）/（l+T2.S）），那么就会较容易达到最佳化，因为给定点值的最佳积分时间永远不会变成无穷大。

还有一点需要说明：可以通过把系数α和δ定位于“1”或“0”的方法而对以前的各种控制系统加以选择利用。例如，如果选择时间常 数TO＝0，就获得下列结果：

（Ⅰ）当α＝0，δ＝1时

就相当于删除了第一和第二系数单元3和5，亦即相当于标准的PID控制装置。

（Ⅱ）当α＝1，δ＝0时

就相当于对被控量单独作微分运算，亦即相当于对PV微分的PID控制装置。

（Ⅲ）当α＝0，δ＝0时

就相当于对被控量PV单独执行比例和微分运算，亦即等效于I-PD（积分-比例微分）控制装置。

如上所述，采用本实施例原理的过程控制装置排除了原有技术水准之缺陷，具有控制性能好、应用范围广以及能自由选择利用原有设备等优点。

因此，在一个工厂的各个地方都安装控制装置1，就能够使工厂的各种控制都达到遏制外来干扰和跟踪给定点值的最佳状态，从而能更有成效地满足前面曾经提到的近年来对过程控制提出的严峻要求;这对工业生产无疑是一个极有意义的贡献。

应该指出，对上述实例的说明是与完整微分（TD.s）相联系的。但是，为了实用目的，不完整微分（TD/（1+γ.TD.s）也将被使用，取γ值为γ＝0.2～0.3。

图26为标示本发明第七实施例之控制装置的方框图。

如图中所示，控制装置31与上一实施例相当，只是省略了与微分作用有关的第二系数单元23、以及第二减法器25和微分运算器27;可以应用于某些只须要进行PI（比例加积分）控制的系统。

本实施例和上述各实施例相似，能够在PI控制的范围里同时达成“跟踪给定点值”和“遏制外来干扰”的最佳特性条件。

此外，下列诸项可视为是本实施例对上述各实施例的修正。

（Ⅰ）一阶滞后滤波器55可修正如下：

l/（l+TO.s）＝1-TO.s/（1+TO.s）

这一安排等效于将积分作用部分作了调整，如图27所示，从而计算出给定点值SV和被控量PV之间的偏差量E4;再计算出偏差值E4跟相当于上述方程式第二项的通过了滤波器57的给定点值SV之间的偏差值E3;然后再把偏差值E3加入积分器17。

（Ⅱ）为了能进行独立于微分和积分作用之外实际比例增益之调节，可以在第一减法器21和加法器29之间的某一位置再配备一个系数器，或者把比例执行元件31移到该位置上。

（Ⅲ）可以在被控量PV输入第一减法器21、第二减法器25和第三减法器15的线路上分别安装新的系数单元。通过这一安排，最佳调节就更容易达到了。

图28是标示本发明装置的第七实施例的结构的功能方框图。

本实施例中，代替图26的相应元件的，超前/滞后运算器59的运算表达式是由下列公式给出的：

$\frac{{\mathrm{1\; +\; (1\; -\; \beta \; )\; ·\; T}}_I\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·S}}\mathrm{\dots \dots (43)}$

从图中可以看出，已给出一个用于被控量变化（PV）的运算调节（式）：

$K_P\mathrm{(1\; +}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}\mathrm{)\; \dots \dots (44)}$

或，用于给定点值变化的运算调节（式）：

$K_P\mathrm{［a\; +}\frac{{\mathrm{1\; +\; (1\; -\; \beta \; )T}}_I\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·S}}·\frac{1}{T_I\mathrm{·S}}\mathrm{\dots \dots (45)}$

这里，比例增益值KP和积分时间TI被定位于遏制外来干扰的最佳参数值。

在公式（45）里已经作出安排：当给定点值SV变化时，通过改变超前/滞后运算器59的给定点值系数α和β，从而使积分时间单独进行等效变化，同时使外来干扰的积分项保持在一个不变值。

如果将公式（45）中的积分项重新调整，即得出如下结果：

在上述公式（46）中，右手边第一项为一个积分项，积分时间为TI;第二项为对超前/滞后运算器5积分调节项。因此，通过改变公式（46）中的积分调节项的系数β，就能够为给定点值的变化而相应地改变积分时间Te（等效积分时间）。

当公式（46）中的β＝0时，就相当于不进行积分时间的调节，其结果是等量（效）积分时间Te＝积分时间TI。

而当β＞0时，其结果为：等效积分时间Te＞积分时间TI。

而当β＜0时，显而易见，得到的等效积分时间Te＜积分时间TI。所以，只要对外部干扰的最佳抗抗积分时间TI已被确定，就很容易采用类似第一实施例的方式-通过变换系数β而改变等效积分时间Te。

接着，系数α和β被校正到跟踪给定点值最佳特性条件之响应（曲线）。举例说明：当采用传递函数GP（s）＝ (l)/(l+5s) e-2L对受控对象15进行模拟时，响应曲线即随着系数α和β的值的变化而改变，如图29和图30所示。

由于调节控制常数中的比例增益值的系数可以改变，人们就能在0≤α≤1的范围内改变（α值）以选择响应曲线的上升特性和曲线的超调状态，如图29所示。此外，系数β用于变换积分时间TI;通过其数值之变化就能，如图30所示，改进响应曲线的超调，而同时不影响响应曲线之上升。实际模拟已显示：最佳特性获得时α＝0.4，β＝0.15。

图31标示按照本发明制成的一个实施例。图32标示按照本发明制成的第九实施例，在图32中还标示本发明的另外一个实施例。这里，与图28所示之实例中完全相同的部件所使用的符号也完全一致，以免重复解释。

图31所示之实例即是一个所谓的对PV微分的PID（比例加积分微分）控制装置。在微分运算器61里，被控量接受微分运算后，其输出信号在加法器29中与偏差量E1和E2作加法综合。其余部件均跟图28实例中所示之部件相似。

此外，图32中所示的实施例为不完整微分运算型的PID控制装置。在系统单元里，给定点值SV与系数γ相乘。接着，在系数元件63里输出的信号γSV，在减法器65中被减去一个被控量PV后得出偏差量E3（＝γSV-PV）。然后，在偏差运算器61里，偏差量E3接受微分运算;其输出信号在加法器29里和偏差量E1和E2作加法综合。

由于在图31和图32所示之实例中也执行属于超前/滞后运算器5的积分调节，因而就能很容易地通过改变系数β而改变积分时间。

图33中所示者为根据本发明制造的过程控制装置的第十实例。其中和图32所示之实例完全一致的部件使用的符号也一致，以免重复解释。

在该过程控制装置里，给定点值被同时输出到系数单元1和滞后运算器69;而且，给定点值在减法器15中被减去被控量PV后，（其结果）还被输入到积分运算器17。在滞后运算器69中计算出的滞后量输出信号和在积分运算器17中通过积分运算而得出的输出信号在减法器71中接受减法处理，其结果被输出至加法器29。

更具体一点说：滞后运算器69被定位于β/（1TI.s）所表示的一阶滞后，因此从减法器71输出至加法器29的输出信号可用下列表达式代表：

$(\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}-\frac{\beta }{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·\; S}}\mathrm{)\; SV\; -}\frac{1}{T_I\mathrm{·S}}\mathrm{PV\; .}$

所以，减法器7和71，进行超前/滞后运算的滞后运算器，都显示操纵（值）信号MV可表达如下：

。

从上述描述中可见，在使用本实施例的过程控制装置内，所进行的控制操作的方式跟图28所示的实施例相似。换言之，当给定点值SV变化时，能通过改变系数α和β而对给定点值变化的积分时间单独进行等效变化，同时使外来干扰的积分项保持不变。此外，跟图28中需要由超前/滞后运算器来变换积分时间的情况相反，本实施例的优越性在于它不需要那样一个复杂的运算器;它只需要配备一个简单的一阶滞后元件。

〔被控量补偿式〕

还可以制造一种改进型的具有两个自由度的过程控制装置，只要为反馈被控量的元件配备一些调节手段。

图34所标示的即是这样一种过程控制装置，为本发明之第十一实施例。该控制装置与图23中所示之第六实施例的不同点在于：在对给定点值SV执行运算时不再使用系数单元19和23，而是在被控量PV的输入线路上配备了第一系数单元75、第二系数单元77、以及传递函数为    （l+2.To.s）/（l+To.s）的超前运算器79。

换言之：首先，被控量PV被平行输入第一系数单元75、第二系数单元77和超前运算器79。在第一系数单元75里，被控量PV与系数α相乘;其输出值αPV被输入第一减法器21，在那里计算出与给定点值SV之间的偏差值E1。在第二系数单元77里，被控量PV与系数δ相乘;其输出值δPV被输入第二减法器25，在那里计算出与给定点值SV之间的偏差量E2;接着偏差量E2在微分运算器27里接受微分运算，微分时间为TD。此外，在超前运算器7.9里，从被控量PV得出的输出值LPV被输入第三减法器15，在那儿计算出其与给定点值SV之间的偏差值E3;接着，偏差量E3在积分运算器17中接受积分运算，积分时间为TI。

然后，偏差量E1、从微分运算器27中求得的偏差值E2的微分 值，以及从积分运算器17中求得的偏差量E3的积分值，都被输入加法器29中进行加法性综合。其结果被输入比例运算器31之后，即在那里与比例增益值KP相乘;然后，（其乘积）被作为一个操纵值MV被控制在与给定点值SV的相等值。

一旦控制装置配备了这一结构后，就可能通过把PID参数KP、TI和TD，系数α和δ，以及超前元件79的时间常数TO按下列方式置定，使过程的“跟踪给定点值”和“遏止外来干扰”两种特性都达到最佳化。

（Ⅰ）首先将PID参数KP、TI和TD都置定在标准PID控制装置跟踪给定点值的最佳参数值KP＊、TI＊和TD＊。

控制系统的运转与标准PID控制系统完全一样，这一点从其结构即可理解。因此，通过上述置定，就为给定点值SV取得了能够跟踪给定点值的最佳参数KP＊、TI＊和TD＊的操作，从而使控制装置对给定点值SV作出令人满意的响应。

（Ⅱ）第二步，根据标准PID控制装置的遏制外来干扰和跟踪给定点值的最佳参数中的最佳抗扰比例增益值KP，最佳抗扰微分时间TD，最佳跟踪给定点值比例增益值KP＊，以及最佳跟踪给定点值微分时间TD＊，将系数α和δ定位如下：

α＝KP/KP＊

δ＝δ×TD/TD＊

在本控制装置里，通过系数α和δ的作用，被控量PV的实际比例增益值和实际微分时间分别为α×KP和δ×KP×TD。所以，当系数α和δ定位如上后，对于被控量的实际比例增益和实际微分时间分别为KP和KP×TD，因为KP和TD已被定位于KP＊和KP了。也就是说，对于被控量，将取得一个比例和微分运算-跟标准PID控制装置定位于遏止外来干扰的最佳参数KP、TI和TD时的比例和微 分运算相似。

（Ⅲ）接着，通过对时间常数TO的调节，把被控量PV的实际积分时间调节到等同于实际积分时间TI＊/KP;实际积分时间TI＊/KP可通过把标准PID控制装置的参数置位于遏制外来干扰的最佳参数KP＊、TI＊和TD＊值而获得。

时间常数TO可按照第六实施例的说明中所阐述的方式进行调节。换言之，应用于外部干扰的积分时间可重新列式如下：

$(\frac{\mathrm{1\; +\; 2To\; ·\; S}}{\mathrm{1\; +\; To\; ·S}}\mathrm{)\; ·\; (}\frac{1}{T_I\mathrm{·S}}\mathrm{)\; =}\frac{1}{T_I\mathrm{·S}}+\frac{T_O}{T_I}(\frac{1}{{\mathrm{1\; +\; T}}_O\mathrm{·\; S}})$

从上述方程式中可见：在本实施例中，当TO增加时，积分时间即减少。这恰恰与第六实施例相反。在第六实施例中，TO增加时，积分时间也随着增加。

有鉴于此，为了使调节方式与第七实施例相仿，可以用下列方程式来代替上述方程式：

$\frac{{\mathrm{1\; +\; (1\; +\; \beta \; )T}}_I\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·\; S}}$

这样一来，积分项就成为：

$(\frac{{\mathrm{1\; +\; (1\; +\; \beta \; )\; T}}_I\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·S}}\mathrm{)(}\frac{1}{T_I\mathrm{·\; S}}\mathrm{)\; =}\frac{1}{T_I\mathrm{·S}}+\frac{\beta }{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·S}}$

根据该系统，积分时间的调正（就如图9所示）变得方便了。

图35为说明有关本发明的第十二实施例的方框图。

如图所示，本实施例之控制装置在给定点值SV输向第一减法器21和第二减法器25的线路上分别配备有第三系数单元81和第四系数单 元83。本实施例有一个特点：给定点值SV和第三系数单元81的系数γ相乘所得出的信号γSV被用于比例运算;而给定点值SV与第四系数单元83的系数ζ相乘而得出的信号ζSV则被用于微分运算。

由于增加了第三和算四系数单元81和83，达到最佳化就更容易了。

此外，还可通过把系数α、δ、γ和ζ定位于“1”或“0”的方法而选择利用各类先有技术中的控制系统。例如：选择时间常数TO＝0，则可得到：

（Ⅰ）当α＝δ＝γ＝ζ＝0时，

就相当于取消了从第一至第四系数单元，也就等效于标准PID控制装置。

（Ⅱ）当α＝δ＝γ＝1，ζ＝0时，

就相当于单独对被控量PV执行微分运算，也就等效于对PV微分的标准PID控制装置。

（Ⅲ）当α＝δ＝1，γ＝ζ＝0时，

就相当于单独对被控量PV进行比例运算和微分运算，也就等效于I-PD（积分-比例加微分）控制装置。

如上所述，运用本实施例的控制装置能够排除先有技术存在的缺陷，且能自由选择利用各种类型的先有技术的控制系统;因而该实例具有控制效能高和应用范围广等优点。

因此，在工厂里配备这一控制装置后，就能使工厂各部份的控制都达到遏制外部干扰和跟踪给定点值的最佳状态。所以，该控制装置能够满足上文提到的近年来对控制系统提出的严峻要求，这对工业界无疑是一个意义深远的贡献。

再进一步，图36标示本发明第十三实施例的方框图。本实施例控制装置可从第十二实施例中获得，只要用第一和第二换向器87和85 代替原有的第三第四系数单元81和83就可以了。这相当于一种用“0”和“1”代替了第12实施例中的系数γ和ζ的配置法。所以，本实施例与第一实施例相似，使对外来干扰的抗扰特性和对给定点值变化的跟踪特性都达到最佳化;并且还能同第12实施例一样，对先有技术的控制系统进行选择利用。

有必要指出，虽然第一至第二实例都是用完整微分（T.s）阐明的，但在实际使用中都会使用不完整微分的。（T0/（1+y·TD·s），y＝0.2～0.3）

图37为有关本发明第十四实施例的一个控制装置的方框图。

如图所示，从第一实施例中取消与微分运算有关的第二系数单元77和第二减法器25，即可获得本实施例控制装置。

图38和39标示有关本发明第十五和第十六实施例的控制装置的方框图。这两个实施例控制装置相当于从第二十四和第二实例中减去了与微分运算有关的部件。

只需要PI（比例加积分）控制的过程适于使用第十五至十六实施例。在PI控制的范围里它们具有第十一至十三实施例分别具有的特性。

而且，作为对第十一至第十六实施例的修改，人们不妨考虑下列诸项：

（Ⅰ）超前运算器79的传递函数GL（s）可重新列式如下：

$G_L\mathrm{(s)\; =\; 1\; +}\frac{T_1\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; T}}_1\mathrm{·S}}$

所以，如图40所示，先 测出给定点值SV和被控量PV之间的偏差量E4;再测出偏差量E4和被控量PV通过具有上述公式第二项所示之传递函数的滤波器81而得到的信号之间的偏差值E3;并将偏差量E3加入积分运算器17，也得取得等效结果。

（Ⅱ）为了能独立于微分和积分运算之外而进行实际比例增益值的 调节，可以在第一减法器79和加法器29之间的某一个位置上增设一个新的系数单元，或者把比例（增益）执行元件31移位到这一位置上来。

在第十一至第十六实施例中，都是先给出遏制外部干扰的最佳控制，然后进行跟踪给定点值特性的调节。与此相反，下文中描述的第十七至第二十四实例的结构能够先初步调节控制系统的遏制外来干扰的特性，然后再对控制系统给出跟踪给定点值的最佳控制特性。

图41和42是标示本发明装置的第十七实施例的构造的方框图。为阐述简便，只选择了每张图中代表本发明主要部份的积分运算部份来加以阐明，而其余部份-比例运算部份和微分运算部份-均可视为与上述诸实例完全相同。

在图41中，反馈回来的被控量PV经过补偿运算器91而被输入减法器21。

在减法器21里，给定点值SV和已经接受到补偿运算的被控量PV之间的偏差量E    被测出;并将结果提供给积分运算器93。

积分运算器93对偏差量E进行积分运算后，其输出信号在比例运算器31内接受比例运算;其运算结果被作为操纵值MV而提供给受控对象37。经过这样的控制程序，被控量PV和给定点值SV达到统一。

这里，本发明的补偿运算装置91和积分运算装置93的函数F（s）和I（s）的定位方法如下：

首先，图41的响应曲线由下列公式给出

在上述公式里F（s）和I（s）分别定位：

在公式（48）中，F（s）.I（s）的定位是为了使对外部干扰的抗扰特性最佳化，而公式（47）中的Ⅰ（s）的定位则是为了使跟踪给定点值的特性具有可变性。

此外，从图41中可清楚看出，为了达到一种给定点值SV不起变化的稳恒状态，必须使F（s）＝1。

所以，遵循最终值定理，传递函数F（s）必须满足：

lim    F（s）＝l    （50）

S-＞O

使用公式（48）、（49）和（50）来确定传递函数F（s），即获得

不难看出，上述传递函数能满足最终值定理。

传递函数F（s）和I（s）已定位如上，其具体结构如图42所示。

具体地说，补偿运算器91的函数F（s）代表一个超前/滞后运算，而积分运算器93的函数Ⅰ（s）则代表一个积分运算和一个一阶滞后的综合。这就是说，当外来干扰变化的积分时间被固定在一个不变值时，跟踪给定点值变化的积分时间能够作等效变化。

参见图43，以解释本实例的控制特性。图43表示的是：当受控 对象37的传递函数 G（s）＝ (l)/(l+5s) e-2s处于最佳抗扰特性时的对给定点值SV之变化的响应曲线。

这说明，通过把控制常数KP、TI和TD定位于排除外来干扰最佳特性条件（KP＝2.59，TI＝3.41秒，TD＝0.56秒），并将排除外部干扰特性固定于最佳条件，那就有可能通过系数β的定位而对跟踪给定点值SV变化的积分时间进行等效变化，从而显著地改进跟踪给定点值的特性。换言之，虽然如β＝0时的曲线（a）所示，（对积分时间TI不作补偿的先有技术的实施例），特性曲线显示一个相当大的超调量;但是，曲线（b）却显示：通过改变给定点值的等效积分时间，可以显著提高对给定点值的跟踪性能，而同时完全不改变对外来干扰的抗扰特性。

图44是标示本发明第十八实施例构造之方框图。下文中，与第一实施例中完全相同的部件亦用相同符号标示，以免重复解释。

本图所示乃是I-PD（积分-比例加微分）型控制的第二个PID（比例加积分加微分）控制装置。给定点值SV与已在补偿运算器91中受过超前/滞后运算的被控量PV之间的偏差量，在积分运算器29里接受一次积分运算。

另一方面，被控量PV在比例十微分运算器93里接受比例运算和微分运算。当比例和微分运算的输出值在减法器95中被从积分输出值中减去后，其结果在比例运算器31里与比例增益值KP相乘;所得到的结果被作为操纵输出量MV而输出至受控对象37。

从图中可以看出，本实例通过对外来干扰D的变化执行PID控制而使遏制外部干扰的特性达到最佳控制。此外，对于给定点值之变化，可以通过系数的调节而取得跟踪特性之最佳控制;而与此同时，对外来 干扰的抗扰特性被固定于不变值。

图45是本发明的第十九实施例的构造方框图。

本实例的配置方式是为了让系数与被控量PV相乘，再反馈到微分运算器和积分运算器，分别给出1/α和1/γ;其积分运算部份与第一实施例相同。通过这一结构，即能达到与第一实施例相似的效果。

图46和47标示本发明的第二十实施例之结构方框图。

该实施例与图41和42所标示之第十七实施例相似，是一个配备有被控量滤波器的所谓两个自由度型的PID控制装置。

所以，就象第十七实施例的有关说明中所解释的一样，控制常数KP、TI和TD被置位于遏制外来干扰的最佳值，而利用系数α使为给定点值定位的比例增益值KP最佳化，用系数γ使微分时间TD最佳化。

此外，积分运算器93的函数L（s）由公式（49）确定;补偿运算器91的函数F（s）则由公式（51）来确定。

另一方面，系数α和γ的确定方法如下：

假定把对外部干扰的最佳抗扰控制常数叫做KP、TI和TD，把跟踪给定点值的最佳常数叫做KP＊、TI＊和TD＊，把跟踪给定点值的最佳控制算法称为C＊（s），即得出：

从而推导出

这里，系数α、β和γ将在0＜α＜1，0＜β＜1，和0＜γ＜1的范围内达到最佳值。

图48表示通过参数α、β和γ的变化可以实现的PID结构的变化。

如图中所示，假如系数α、β和γ全部起变化（见“定位”No6），就能获得一个完整的两个自由度PID控制装置。

在跟踪给定点值的响应特性曲线方面（见图49），当受控对象具有函数 G（s）＝e-2s/（l+5s） 时，假如控制常数KP、TI和TD已被定位于最优抗扰值，那么，通过将超调固定在α＝0.2左右，就可以使I-PD（积分-比例加微分）改进响应曲线的上升特性

图50用作比较同一个受控对象的以下两种情况：在一个不完整的两个自由度的控制里〔“定位”No.4的P-I-PD（比例-积分-比例加微分）控制〕，取α＝0.4的情况下的跟踪给定点值响应曲线;（和）在一个完整的两个自由度的控制装置〔PI-PID（比例加积分-比例加积分加微分）〕里，在α＝0.4，β＝0.5的情况下的给定点值变化（响应曲线）。可以看出，通过使用系数β而改变等效积分时间，就能排除超调，而基本上不改变上升特性。

图51和52标示的是本发明第二十一实施例的结构方框图。

本实施例即是所谓给定点值反馈型的两个自由度PID控制装置，它与第二十实施例之不同点为：经过补偿运算器1而反馈回来的被控量PV被从（在积分运算器93里接受过程分运算的给定点值）SV中减去。

补偿运算器1的函数F（s）被首先定位：

方程式（52）用于把控制装置置位于遏制外来干扰的最佳特性条件;而方程式（53）则用于将控制装置定位于跟踪给定点值的最佳条件。

作为一个条件，必须满足最终值定理

${}^{\lim }{}_{\mathrm{s\; -\; ＞\; o}}\frac{\mathrm{I\; *\; (s)}}{\mathrm{F\; (s)\; +\; I(s)}}\mathrm{=\; 1\; (54)}$

从方程式（52）和（53），得出

$\mathrm{F\; (s)\; =}\frac{\beta }{{\mathrm{1\; +T}}_I\mathrm{·\; S}}\mathrm{(55)}$

不难看出，方程式（55）满足了方程式（54）所提出的条件，图59（A）和（B）中，标示出了本实施例的具体结构。

此外，通过系数α、β和γ的变换而实现的PID结构的变化则参见图48表中所示。

通过上述构造，就能够达到类似图49和50所标示的响应曲线。

图53至图57所标示的乃是本发明第二十二实施例，属于干扰型;体现了第十七至第二十一实施例的设计思想。

下文将参照这些附图，阐述本发明的一个实例。

图53是标示本发明第二十二实施例的功能方框图。图中与图10完全一致的部件所用的符号亦一致，以免赘述。

图中，91是补偿运算器，对来自受控对象37的被控量PV进行补偿运算，并将补偿被控量PV′提供给偏差运算器21。偏差补器21确定补偿被控量PV′和给定点值SV之间的偏差值，并将结果输出至控制运算器105。控制运算器105供有一个传递函数C＊（s）（干扰型），用以补偿并校正用CHR方法或其它方法由调节参数α和ζ定位在遏止外来干扰最佳特性条件下的控制常数KP、TI和TD。对于比例运算和微分运算，传递函数C＊（s）纠正并将定位于遏止外来干扰最佳特性条件的控制常数KP和TD定位到跟踪给定点值的最佳特性条件的控制常数值KP＊和TD＊。根据控制常数KP＊、TI＊和TD＊对偏差量进行比例运算、积分运算和微分运算，从而获得被调节的输出值MV，再将其输出至受控对象37。

这里，调节参数α纠正比例增益值，调节参数δ则改变微分时间。这些参数的值可用以前介绍过的方法，通过CHR法或其它方法所给出的调节公式而计算出来。例如，对于没有超调而且只有最小置定时间的PID调节方法，用以上方法可给出α＝0.63，δ＝1.25。

$\mathrm{a\; =}\frac{K_P{}^{*}}{K_P}\mathrm{;\; \beta \; =}\frac{T_D{}^{*}}{T_D}$

但是，由于被控量PV之变化，调节到跟踪给定点值最佳特性条件的控制常数会给出小增益和大置定时间。由于这一原因，补偿运算器91根据方程式（54）所示之传递函数H（s）为被控量PV进行补偿运 算，以获得补偿被控量PV′，从而将调节至遏制外来干扰最佳特性条件的控制常数KP＊和TD＊纠正到控制常数KP和TD;亦即排除掉校正成份对调节参数之影响。

$\mathrm{H\; (s)\; =\; (}\frac{{\mathrm{1\; +\; T}}_I\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; a\; ·\; T}}_I\mathrm{·S}}\mathrm{)(}\frac{{\mathrm{1\; +\; T}}_D\mathrm{·S}}{{\mathrm{1\; +\; \beta \; ·\; T}}_D\mathrm{·S}}\mathrm{)\; (54)}$

这样，控制运算器105不断进行将跟踪给定点值变化的最佳条件的运算调节。至于由于外部干扰而引起的被控量PV的变化，补偿运算器91先进行一次补偿运算，将控制运算器的控制常数KP＊，TI＊和TD＊虚拟调节到排除外来干扰的最佳条件。接着，补偿运算器91将结果输出至控制运算器105。这样，就实现了有两个自由度的控制装置，可以互为独立地将跟踪给定点值和遏制外部干扰的性能调节至最佳状态。

下面谈一下本实施例的原理。

图53标示的过程控制响应特性可用下列方程式表示。

PV＝ (C＊（s）Gp（s）)/(l+C＊（s）.H（s）.Gp（s）) XSV+ (Gp（s）)/(l+C＊（s）.H（s）.Gp（s）) XD （55）

根据方程式（55），当受到一个外部干扰D的作用时，只须要纠正C＊H（s），就能控制对外部干扰的响应（曲线）。因此，在控制装置内配备有补偿运算器91，用以把C＊（s）H（s）定位于遏制外部干扰最佳条件之传递函数C（s）。在此情况下可以认为，通过把C＊（s）H（s）置位于C（s）也能够对给定点值SV的响应曲线进行控制。但是，如方程式（56）所示，这就等效于这样一种结构：在这种结构中，在对外部干扰的响应一直被置位于最佳状态的情况下，使用调节α和δ只能改变对给定点值的响应曲线。

此外，为了让过程处于稳恒状态，就必须满足最终值定理;也就是说，当某一个值a使给定点值产生阶跃变化时，在外部干扰D固定在一个不变值的情况下，稳态偏差ESV＝a必须消失。由于这一原因，从图41中可以看出1补偿运算器91的传递函数H（s）必须满足下列方程式;而方程式（54）能够满足这一条件。

lim    H（s）＝l

s-＞O

如上所述，配备补偿运算器91对被控量PV的变化，将已被调节到跟踪给定点值特性的控制常数虚拟定位到遏制外来干扰的特性，而同时不影响稳恒状态下的控制响应。

图54标示的是当受控对象37在传递函数为GP（s）＝e-2L/（1+5s）的情况下，由于调节参数α和δ的作用，对被控量PV的响应曲线的模拟结果。

此外，由于本实施例配备有一个能采用调节参数以调节响应曲线的结构，因此就能如图55的No.2所显示的那样，通过变换参数α和δ的值而实现各种各样的控制方式。在此情况下，整体调节呈各种不同的干扰型控制方式。

具体地说，当α＝δ＝1时，形成普通的一个自由度的PID控制。当α＝δ＝0时，形成对给定点值之变化单独执行Ⅰ（积分）控制，而 对被控量变化执行PID控制。最后，当0＜α＜1和0＜δ＜1时，就形成这样一种构造：在这一构造内，对于结定点值之变化，既执行能对控制常数KP＊、和TD＊作调节PD（比例加微分）控制，又执行使用普通控制常数的Ⅰ（积分）控制;而对被控量则执行能自由调节PD（比例加微分）控制和一般的Ⅰ（积分）控制。调节参数α用于调节控制常数中的比例增益值，并能纠正响应曲线的上升特性和超调状态。此外参数δ用于调节微分时间;通过对微分时间的调节，就能纠正响应曲线的上升特性，而同时不过多地影响超调状态。

在控制系统的控制常数KP、TI和TD以及调节参数α和δ均已定位的情况下，如果有一个外部干扰D作用于该系统，由其引起的被控量PV之变化即被输入补偿运算器91。在补偿运算器91里，PV被变成补偿被控量PV′;PV′把控制常数KP＊和TI＊虚拟校正至遏制外来干扰的最佳特性条件值，其结果被输出至偏差运算器21，在偏差运算器21里测定其与给定点值SV之间的偏差量，并将该偏差量输出至控制运算器105。

当给定点值SV产生一个变化时，控制运算器105即计算出一个已调节的输出值u，从而达到对已改变值的最佳跟踪特性条件。

在与上述第二十二实施例的有关操作中，控制运算器105执行全部比例、积分和微分运算，而补偿运算器91执行比例和积分两种运算。但是，根据本发明，控制运算器只须要有一个能至少进行一种运算的结构;而补偿运算器91则取决于跟踪线定点值的响应特性，其运算方式可以是单独执行积分运算、比例运算或微分运算，或有选择地执行组合运算。例如，如果控制运算器105由此例运算和积分运算构成;补偿运算器91由对比例增益值的补偿运算构成，则其结构就如图56所示。在此情况下可实现的控制方式则如图55的No.1样中所示。

〔被控量反馈补偿式〕

参见图57，下文说明本发明的第二十二实施例。该实施例是组态简化的PID-PID（比例加积分加微分-比例加积分加微分）控制型。

在该实施例中，控制运算器109根据处于最佳跟踪给定点值特性条件之控制常数KP＊、TI＊和TD＊而执行所有的比例运算、微分运算和积分运算;此外，对于被控量PV，它对来自运算器107的已调节的输出值同样执行（比例、微分和积分）运算，把控制常数补偿至对外部干扰的最佳抗扰特性条件值，即KP、TI和TD。换言之，在第一和第二十五实施例中，控制装置是被控值滤波式，在其中，对于被控量PV，控制常数KP＊、TI＊和TD＊先在补偿运算器107里被补偿至遏制外来干扰的最佳特性条件值，然后其结果被输出到控制运算器109。与此相反，本实施例为被控量反馈式，对于在控制运算器109中为取得跟踪给定点值条件而计算出的调节输出量中的由于被控量PV之变化而产生的那一部份，则由根据被控量PV通过补偿计算而得出的补偿输出a（s）把它纠正到遏制外来干扰条件。

本图中，与图1完全一致的部份均使用相同的符号。在控制运算器109里，如公式（57）＊所示，定位在遏制外部干扰最佳特性条件的控制常数KP、TI、和TD被调节参数α、β和γ调节至跟踪给定点值的最佳特性条件KP＊、TI＊和TD＊;根据这一调节而计算出

在运算器111里，调节后输出值被加上补偿量a（s）;补偿量 a（s）是根据方程式（58）由补偿运算器对被控量执行所有比例、积分和微分运算而取得的。相加后得出的和被作为纵值u而输出至受控对象37。

通过这一结构，对受控对象37提供了一个对于给定点值的每一变化和被控量PV的每一变动均能执行最佳控制的操纵值u。

本实例的控制响应（曲线）如下：

将方程式（57）和（58）代入方程式（59）的c＊（s）和H（s），给定点值SV和外来干扰D的分母均为遏制外来干扰最佳特性条件的控制常数KP、TI和TD的比例、积分和微分控制的通式，只有给点定值项的分子才能被调节参数α、β和γ所变动。由于这一原因，在抗扰特性固定在最佳值不变的条件下，就能自由地单独使给定点值SV的特性达到期望的最佳状态。

而且，由于这一响应（曲线）以一个一阶滞后成份来补偿积分项， 所以如前面所提及的它能满足把过程置于稳恒状态的条件，亦即满足了最终值定理。

此外，调节参数α、β和γ值可以用遏制外来干扰最佳特性的控制常数KP、TI和TD以及跟踪给定点值特性的控制常数KP＊、TI＊和TD＊来确定;这些常数可用CHR法或别的方式给出。

具体地说，可以由KP（1-α）KP＊，而确定a=1- (KP*)/(KP) 。由KP（1-δ）.TD＝KP·TD而确定r=1-(1-α)× (TD*)/(TD) 至于β，则须先排出方程式置( 1/(TI·S) - (β)/(1+TI·S) )= (βo)/(TI·S) ，然后从 (KPXβO)/(TI·S) = (KP*)/(TI*·S) 中可获得βO=(1-α)× (TI)/(TI*) ;根据一次模拟结果，最佳β值为β≈2×β，亦即近似于β＝1/2β。

当调节参数的值已通过上述方法确定后，就能通过置定控制常数值KP、TI和TD而将控制系统调节到对外部干扰的最佳抗扰特性，从而使被控量PV的响应曲线在给定点值发生阶跃变化时获得满意的跟踪性能。

这样，在控制常数被虚拟置位于排除外来干扰和跟踪给定点值的最佳特性条件的情况下，当被控量PV于干扰量D而产生变化时，控制运算器109就为上述变化引起的偏差量而根据跟踪给定点值的控制常数确定出一个调节输出值。调节输出值跟运算器111不取决于给定点值SV而只根据被控值SV计算出的补偿输出值a（s）相加后，其结果作为遏制外来干扰的条件而等效输出。

参看图58，图中所示是本发明第二十五实施例。本实例配备有一个被控量反馈补偿器，作为第二补偿运算器。

给定点值反馈补偿器接收到被控量PV后即以公式（63）给出的 传递函数F（s）对其执行补偿运算。对于由于被控量PV之变化而引起的偏差，它向运算器115提供一个补偿量f;补偿量f使已调节至跟踪给定点值最佳特性条件的控制常数KP＊、TI＊和TD＊被等效调节到遏制外来干扰的最佳特性条件。运算器115将补偿值f从来自控制运算器39的调节输出值u中减去，得出补偿调节输出值u′，然后将u′输出至运算器41。

但是，因为补偿量f不但纠正遏制外来干扰的特性，而且也纠正跟踪给定点值的特性;而补偿调节输出值u′可以改进遏制外来干扰的性能，但却会降低跟踪给定点值的特性。给定点值前馈补偿器33的功能就是用于恢复被降低了的跟踪给定点值特性。它依据和被控量反馈补偿器113的传递函数F（s）相当的传递函数H（s）对给定点值SV执行补偿运算，并将得出的补偿量h输出到运算器41。算术器14将补偿值h与补偿调节输出值u′相加，然后将结果输出至受控对象37。

下文将从本实例中选择两种补偿装置的内容，阐明同时达到给定点值跟踪和外来干扰遏制最优化的原理。首先，应记住，因为控制器39的控制常数已被调节到跟踪给定点值的最佳特性条件，所以当补偿装置33和113均无补偿时，则被控量PV处于跟踪给定点值SV的最佳状态，如公式（62）所示。爽

但是，因为公式（62）的响应曲线所具有的排除外来干扰的性能 甚微，所以配备了给定点值反馈补偿器113，以把控制常数等效纠正到抗扰特性，如公式（63）所示，从而改进（遏制）外部干扰的特性。

然而遏止外来干扰的补偿传递函数F（s）不但影响对外来干扰D的响应曲线，还会对给定点值SV产生影响。

因此配备了给定点值前馈补偿器115，通过使对外部干扰D的响应固定而单独控制跟踪给定点值SV的特性。作为这一补偿的结果，过程的控制响应如公式（64）所示：

根据公式（64）可以看出，对外来干扰D的抗扰特性是由｛C＊（s）+F（s）｝调节的;而对给定点值SV的跟踪特性则是由｛C＊（s）+H（s）｝/〔1+｛C＊（s）+F（s）｝〕调节的。

下一步，被控量反馈补偿器11的传递函数F（s）由公式（64）给出的响应曲线所确定。具体地说，如果排除外来干扰D的最佳特性条件的传递函数C（s）是由公式（65）和（66）所确定的，那么传递函数F（s）就可以由公式（67）和（68）计算出来。

在上述方程式里，KP＊，TI＊和TD＊为跟踪给定点值佳特性 条件的控制常数;KP;TI和TD则为遏制外来干扰最佳特性条件的控制常数;α、β和γ为调节参数。

C＊（s）+F（s）＝C（s），（67）

为了使这个函数保持正常，过程的控制响应曲线必须符合最终值定理。具体地说，在外来干扰D保持不变的条件下，当一个固定值对给定点值作阶跃式改变时，偏差量必须以稳态方式消失。为了满足这一条件，必须满足方程式（69），从而亦满足方程式（70）。

将函数F（s）和C＊（s）的表达式代入公式（11），F（s）中的与C＊（s）中的积分项 1/T＊I.s 相应的是一阶滞后项 l/（l+TI.s） 。所以很明显，当S-＞0，分母趋向无限时，F（s）能滞足公式（70）。

下一步即可推导出给定点值前馈补偿器33的传递函数H（s），其功能为补偿由公式（63）所示由于被控量反馈补偿器113的作用在给定点值SV中发生的变化-将其补偿到公式（62）所示之条件。当公式（64）给出的给定点值响应曲线被纠正到公式（62）所示之状态，即获得：

但是，根据方程式（71），对给定点值的响应曲线会出现可从公式（64）所看出的超调现象。因此，用一个系数K（0＊K＊1）将方程式（71）修改为公式（72），以通过改变K的值而单独控制跟踪给定点值的特性。

H（s）＝kxF（s）    （72）

通过这一方法，控制常数KP、TI和TD依据补偿运算而互为独立地被等效纠正，从而获得遏制外来干扰和跟踪给定点值两者之最佳特性条件。

兹举例说明调节参数α、β和γ值的计算方法，这些参数用于置定被控量反馈补偿器的传递函数F（s）和给定点值前馈补偿器的传递函数H（s）的值。

具体地说：比较一下公式（6）和公式（7）的运算操作，对于比例运算可得到，

$K^{*}{}_P\mathrm{x\; a\; =\; K}{}_P\mathrm{\therefore \; a\; =}\frac{K_P}{K^{*}{}_P}\mathrm{(73)}$

接着，将公式（6）中的｛l/T＊I.s）｝β/（l+T＊I.s）｝置位于β/TI.s，即得出积分运算部份：

由于KP、TI、TD、KP＊、TI＊和TD＊可用 CHR法或其它类似方法求得，因此α、β和γ的值也能够求出。

如上所述，当控制常数KP＊、TI＊和TD＊被调节到跟踪给定点值最佳特性条件时，本实施例就能通过依据给定点值反馈补偿器113之传递函数F（s）而执行的补偿运算，对控制常数由于外部干扰引起的变化进行纠正一一纠正到对外来干扰的最佳抗扰特性条件。但是，补偿运算会降低对给定点值的跟踪特性。为了使被降低的跟踪给定点值特性得到恢复和补偿，就必须根据给定点值前馈补偿器33的传递函数H（s）对和给定点值SV变化相应的部份进行补偿运算。这样，就能够同时实现跟踪给定点值和遏制外来干扰的最佳特性条件。此外，还能通过对公式（72）的系数K作调节，而单独自由地实现跟踪线定点值的最佳响应，以纠正超调;并通过改变参数α、β和γ而单独自由地实现对外部干扰的最佳响应。

图59（A）和（B）为本实施例的响应曲线的一个具体例子，此时被控量反馈补偿器113的传递函数F（s）只包括比例补偿量KP＊×（α-1）。在这一例子里，由于固定了跟踪给定点值的特性 （K＝常数），通过把α值从α＝1（无补偿）提高到较大值，因而使遏制外来干扰的特性得到了提高。

此外，如图60所示，β值使遏制外来干扰特性的积分时间发生等效变化。由于使用了这一参数，就能使变量的最高值得到降低。参数γ用于改变微分时间，从而使外部干扰得以迅速遏制。

虽然在上述说明中有些实施例使用完整微分而其它实施例使用不完整微分，但是显而易见，对于任何一个实施例，这两种方式都是可以互相替换的。同时还应指出，本发明能随意应用于位置式运算系统以及应用于在直接数字式控制中常用的速度式运算系统。

一般技术人员在掌握本公开的技术后，亦能在本发明的技术范围内作各种修改。