有沒有哪個時刻讓你突然感覺到：「我的自動控制原理沒有白學」？

01-14

當然不會白學啊。雖然搞不出什麼大新聞，一些平常的小事中還是經常用到的。

博二時候做了個反饋線性化來控制個電磁閥總是失穩，拿去請教大神，大神聽說了就輕飄飄的說了一句：阻尼不夠。後來想了辦法引入了阻尼，果然效果非常好。

還是那個電磁閥，之前也試了滑膜控制，機械部分線性度挺好的，質量知道，彈簧係數測了，阻尼通過品質因數和諧振頻率雙重檢查過了，電磁力的公式部分係數也擬合了，然後滑膜控制率也證明了穩定性了-然後實驗失敗。晃的成了振蕩器了。後來想明白了，一是滑膜面算的不準，因為沒有速度感測器，直接數值微分的結果一看，發現效果太差。二是我的執行器是有延遲的，滑膜的控制率跟不上。後來也沒拿出解決方案，但是至少死的不冤枉。

最近又做了個軟體鎖相環來激勵一個振蕩器，控制器就是pi，鎖定精度被雜訊限制住了，大概在0.3度上下擺動。於是又做了一個更嚴苛的濾波器來剔除雜訊，結果一跑，直接失穩了，相位差在正負六十多度震蕩。後來一想也對，濾波器導致帶寬更低了，延遲也更高了，把pi的參數也都調低就行了。然後鎖定精度就提高到0.1度左右了。

還是那個雜訊的問題，低通濾波器的帶寬已經壓制到極限了，雜訊的幅度還是不太滿意。想起了煤球廠老闆說過的，pid和卡爾曼濾波是兩大法寶。雖然是無模型的，但是和小狐狸和amanda聊了聊，即使是無模型，沒有預測只靠更新，還是會有提高。於是花了半小時去回顧卡爾曼濾波的公式和編程實現，果然白雜訊被壓制下去了好幾倍。

既然被邀請，我就簡單談談吧。

某個工程中，公司負責高低壓配電設備的供貨，其中也包含了110kV變電站和若干10kV變電站的SCADA電力監控，還有若干個低壓400V的MCC電動機群控中心系統。我和同事們負責電力監控和低壓MCC系統的設計和配套。

工程臨近結束，銷售來找我，說此工程還有一個外圍項目，給一個配套的鋼化儀錶玻璃面板製作流水線設計全套控制程序。

我告訴銷售，此項目很麻煩，看似簡單但工程量卻不小，最好不要接。但銷售告訴我，合同已簽約。大家知道我對玻璃加工設備比較熟悉，讓我來設計此工程。沒法子，只好接下工程。

到了工程所在地，查看了生產線，發現包括切割線設備、研磨加工線設備、高溫加熱線設備、強冷風柵設備和退火包裝線設備都基本就緒，自動傳遞流水線也安裝完成，機械手也已經到位，但所有的感測器和測控裝置均未設計和安裝，就等我來設計和實現了。

流水線的總體控制當然依靠PLC了，我採用了ABB的高檔PLC。

這裡有一個很有意思的問題，且與主題有一定的關係。

我們知道，黑體對於輻射是全吸收的，白體則是全反射的，而透明體則對光線沒有反應，它讓光線全部透過。

生產線中配套了630kW的電爐，電爐熱元件所發出來的熱量，當然就是加熱玻璃毛胚工件，使得它得以軟化，以便執行後續的風吹急冷操作。

但要提高生產線的生產率，我們必須知道玻璃從透明變成灰體的溫度值。我們來看下圖：

從圖中數據可以粗略地看出，爐體內部溫度的控制點應當在800K左右。所以，加熱裝置必須對爐體進行測溫和控溫，而程序則要把溫度換成開爾文溫標。

此圖的解釋可參見任何一本描述熱力學與輻射書籍的相關部分。

設最終溫度的控制點是T，則實際溫度與控制點的溫度差就是溫度偏差e。測控程序需要把驅動晶閘管導通角的控制信號與溫度偏差聯繫起來。

我們用PD程序來實現，也即： $G(t)=K_Pe+K_dfrac {de}{dt}$ ，注意到此微分方程屬於比例微分方式，其中的兩個係數Kp和Kd由現場實際情況決定。取消積分是因為加熱動態過程較短，一般才數分鐘而已，積分起不了作用。

微分是必須的。畢竟加熱器存在開爐門和關爐門的進出原料過程，此時的溫度突降會引起微分動作，繼而採取強加熱措施。

實際上，用PLC來實現PD程序控制是很容易的，因為PLC有現成的模塊可供選用。

難度最大的還是整個流水線的總調，因為各個環節都相互緊扣，所以協調程序調試起來有點費勁。各種感測器、測控儀錶、機械傳動裝置、風機和風柵、機械手等等，都要面面俱到，而且系統中十幾台伺服電機，也需要把握它們的動作時間。

然而最後問題還是出在溫度調節上。

我們開始採用晶閘管移相式觸發，不想因為諧波污染電源，致使全系統的儀錶工作不正常。最後改為過零觸發晶閘管，才把這個問題給解決。當然，過零時間的整定，與總體控制所需要的升溫時間有關，所以也費了一番功夫。

當工程最後完工時，我看著流水線很久，有種戀戀不捨的感覺。投產後，我再次來到此地，看著產品玻璃板不斷從流水線中出來，很有收穫感。這就是工程師的情懷吧，我想。

由此看來，並不是題主所謂的「自動控制原理沒有白學」，而是如何理解受控對象的工作原理，把握各個對象之間的協調動作關係，以及各個對象的控制方式，這樣才能編寫出行之有效的測控方案。

用一句話來說：工藝決定了控制方式，優秀的控制方式也促進了工藝的發展，而勞動生產率則取決於先進的工藝和優秀設備。

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看了若干評論，和大家說說我的看法。

我們從本問題的回答貼中看到，似乎許多知友們把關注點放在編寫程序上，殊不知，類似問題的核心其實是工藝過程。要知道，測控程序其實是為工藝服務和配套的。

因此，一旦接手某工程後，要做的第一件事就是了解工藝過程，以及受控對象的物理、化學、機械特性和傳動特性，還有對象的控制特性。另外，要把被控對象的環境因素（海拔高度、溫濕度平均值、電網諧波參數等等）都作為重要技術參數記錄在案。

其次，就是仔細研究用戶的需求，以及國家標準和規範對設計的影響。只有知道了上述這些數據後，我們在設計時才能做到得心應手。

其實程序設計並不難，難就難在這些工藝條件。許多條件甚至是矛盾的。

例如我設計的整條生產線，我們當然期望玻璃的升溫快一些，這樣流水線的生產效率就會提高。但若升溫過快，會影響到玻璃的品質，且630kW電加熱器的溫度波動會加大，反過來又會降低生產效率。

因此，如何提高生產率，提高測控水平，提高系統的可靠性和使用壽命，是需要綜合考慮的，而不是僅僅只是調整程序這麼簡單。

在設計和施工中，要對動作位置檢測感測器給予充分注意。這些感測器可以採用機械式的，也可以採用電子式的。一般來說，常溫處用電子式的比較好，高溫處則用機械式的比較好。對於光電式感測器，還要注意到環境光的影響。這些位置感測器測得的數據經過計算後，會參與到測控中去，所以它們的可靠性和可用性十分關鍵。

重點是：不要把關注點僅僅放在測控程序上，而是把重心放在如何適應工藝條件、生產效率和可靠性上。這才是要點之處！

說句心裡話：真正的技術其實都在我們這些供應商的技術人員手裡。等我們撤走了，用戶會配備自控專業的人來管理，但他能知道什麼呢？！一旦保修期過了，廠家就不會來人了，全靠他了，此時對他的考驗最大。

當我們調試的時候，外行人看到的都是程序，以及各種演算法，以為這就是核心技術。事實上，往往整天談論程序和演算法的人，極有可能只會紙上談兵而已。內行人不但看到了程序，更重要的是看到了程序如何與工藝對接，也只有他們才能學習到真正的東西。

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自控技術，博大精深，絕不是這個小小的帖子能夠解釋清楚的。

我來把有關PID控制簡單說一下吧：

我們設系統採集到的控制偏差是e，則最常用的PID比例-微分-積分表達式為：

此表達式是用微分方程的形式寫成的。

如果實際控制對象很複雜，則微分方程也很複雜。對於這種情況，我們有兩條思路來解決：

第一條思路：我們知道對象與偏差之間一定存在函數關係，但我們不去求函數關係式和微分方程，轉而用上述PID特性曲線來模擬，並實施控制。這叫做近似法，並且十分常用。

第二條思路：我們求得對應的對應的函數關係式和微分方程，並用拉普拉斯變換到複平面中構成傳遞函數。在這裡，微分方程變成了傳遞函數的代數式。於是，我們按條件去分析傳遞函數，得到結果後再用拉普拉斯關係反變換回去，回到原函數空間中實施控制。

不過，目前的控制器中可以直接用傳遞函數實施測控，所以也沒有必要再返回到原函數空間中。

現在，我們把關注點放在PID控制方式上。我們看下圖：

在這裡，我們看到了三條控制曲線。其中曲線1從設定控制點的下方接近目標控制線，曲線2則超出了控制點並從設定控制點的上方接近目標控制線，曲線3則出現了嚴重超調並以振蕩的形式接近目標控制線。顯見，曲線1是比較好的控制方式，而曲線3則是相對較差的控制方式。

我們來考慮比例、微分和積分的作用是什麼。

比例，它決定了初始控制量。

如果比例係數過大，則受控量會迅速地上升到最大值。此時的連續控制變成了位式控制。就如同居家裡的吸油煙機風機一般，一開機就是最大值。

位式控制可以配套不同的最大值來確定輸出量的大小。不過，對於位式控制，反饋是沒有意義的。

微分，當曲線平穩時它不起作用，但當曲線發生改變時，它會阻礙曲線的變化。因此，微分決定了抑制控制曲線突變的能力。

例如曲線3，它出現了嚴重超調，利用 $G(t)=-K_dfrac{de}{dt}$ 作用把它拉回到正常值。

至於積分，它的作用就是消除微小偏差。

我們看到曲線1也好，曲線2和曲線3也好，當時間充分大後，它們與控制線有偏差。為了消除偏差，我們就啟用積分作用，把在一定周期T內這些偏差積累起來併產生控制量，以消除偏差。

我們都知道自動控制是一門很大的學問，並且它的運用面甚廣。可以說，自動控制是現代生產的基石理論。在企業生產中，不管是總體控制也好，局部控制也好，到處都是它的影子。

即便是在社會生活中，我們也能看到它的影響。例如資金流控制、人口控制和社會穩定等等，似乎它也佔有一席之地。當然，此時的控制原理和理論，已經不象自動控制原理如此簡單，而是增加了人類社會學研究的各種標籤和研究方向，具有了更加廣泛的理論意義。

其實，好人一生平安這句話，似乎就能被解釋為自動控制在人生中的典型運用。

是不是與自動控制曲線有異曲同工之妙？笑！

從自己目前已經有的經歷來說吧。首先接觸的是自動控原理裡面的經典控制理論，在目前看來這是對我個人思維影響比較大的一部分。

經典控制理論研究的法寶主要是頻域分析以及設計的那一套工具，外加根軌跡設計。很多時候我們在處理具體問題的時候會忽略了對象本身的帶寬這樣一個特點，舉個例子，對於一個龐大的國家或者公司，它的響應必然是帶有嚴重滯後的一個系統，帶寬非常低，本質上決定了他的很多事情不可能一蹴而就。那麼這個時候你如果去分析它的響應，發現居然很快，那說明數據多半有問題。如果這個時候忽略了系統本身的條件，強行擴大環路的增益，搞大規模的動作，必然會產生很高的超調。同時，管理措施和政令不能太頻繁，朝令夕改就是這麼個事，帶寬擺在那裡，頻率太高並沒有什麼用。對於個人的調節也是這樣，只有堅持，頻率太高的自我控制也不會有什麼效果。

再說說傳遞函數這個思想帶給個人的感悟，舉個例子，你去追一個女生，你以為你付出了100分的努力，妹子就感受到了100分嗎？並不是這樣，因為你們中間隔了很多個環節，你想要給100分，你的身體表現出來的可能是90分，妹子的身體感受到的可能是80分，最後妹子意識里感受到的可能是70分。最可憐的是妹子是一個高階系統，你有可能完美的避開了她的通頻帶，給你衰減個100db也是有可能的，當然也有可能，你倆正好共振了。但這就意味著你們能在一起嗎？不見得，因為人啊都是時變系統。有時候啊自己是拖延症患者，為了滿足與妹子的匹配呢，於是你給自己加上了一個超前校正環節，發現苗頭不對，立馬開始行動，把妹子的怒火熄滅於搖籃之中。

學完頻域的分析，發現世界是複雜的，很多時候遇到的系統環節都是非線性的。以前呢覺得很多事情非黑即白，學完非線性分析，發現，往往是非黑即白這樣的非線性環節最容易產生極限環了，同時對執行機構也容易造成很大的損害。有時候看待問題留個死區，或者加個滯回特性也挺好。最好就是一個老老實實的常數。

等學到狀態空間，又換了思維，原來這麼複雜的世界，是由狀態組成的啊！有了思維工具來處理多變數的系統。發現拉格朗日函數真是外掛級別的存在，跟狀態空間這個工具結合在一起威力無窮。

進而學習最優控制理論，回到泛函分析上，有了最優的這個概念。調lqr控制器發現有的參數控制效果非常好，但是模型稍微改變一下立馬失效了，有的參數雖然控制效果差一點，但是好像挺穩定的。慢慢有了魯棒這個概念。有時候做事，不求局部最優，但求總體的最優，穩定比較重要，所以選擇方案的時候會比較求穩。更多時候，則是會考慮trade off ，越來越發現就跟控制器一樣，每種控制方法都是要付出代價的，增益帶寬花費不可兼得。

選擇伴侶，工作也是這樣，美貌，才華，花費不可兼得，每個人的各個方面都有好有壞，如果說簡單的把伴侶的幸福感看作是兩個人各個方面的乘積，有個叫卷積的東西告訴我，跟你自身匹配的，才是最優的。

謝邀，但凡工作後還從事電力電子，電力系統，超大，自動化等相關工作，就不會覺得控制理論是白學了。。。

電路原理，模電，數電，信號分析與處理，控制理論，電機學，電力電子技術，單片機，這些電氣學生的必修課，之所以必修不是沒有道理的。

謝邀。在我看到你的問題時不會反問你「自動控制原理」是個啥的時候…… 我能說我從來沒用到過嗎？

想起來大學自動控制原理考了61分，現在也就記得這幾個字，其他的一個字都想不起來了。有和我一樣的點個贊看看有沒有同道中人

我就抖個機靈就被摺疊了23333。

其實自動控制原理（如果單純理解為經典控制理論）在實際工程時用的非常多，在線性系統與部分非線性系統控制中具有重要作用。

反饋是其中最偉大的思想，它不但是經典控制理論最重要的方法論意義上手段（PID），而且確實也是一種模型思維方法，可以指引你更好地處理一些日常問題。

謝邀

沒，除了上學的時候考試，其他沒機會讓我竊竊自喜自控沒白學……

（而且我現在對自控啥也想不起來了。）就醬

跟前女友吵架：

EX：你怎麼這樣啊，你怎麼不關心我啊，你難道不知道我不高興嗎？你還在那樂滋滋看小說！

本人：你特么不給個負反饋老子當然這樣啊。

EX：去你媽的。。。

本人：等等你聽我解釋。。。。

註：負反饋是自控的靈魂。

本科學習電氣，畢業後從事機械電子工程研究。

受委託做一個精密調整機構，鑒於機械加工的誤差和鉸鏈間隙，以及便宜的步進電機作為驅動元件，一次定位無論如何也達不到微米級精度。因此採用了負反饋原理（自動控制原理），通過機械上的精密位移測量裝置（海德漢）換算出每次調整結束後的機構位姿，得出距離目標的偏差並根據雅可比關係再次計算出新的調整量並加以執行，周而復始，若干次就實現了微米級精度。

客戶事後告訴我，用的電機只有幾十元，本來沒打算你能搞出這個精度，真是沒想到啊！

沒想到自動控制原理真有用啊！

謝邀。
在我思考智能家居應該怎麼做的時候

在和藍票體驗生命的大和諧的時候他說太熱了爬起來開了空調

他說這是個開環系統所以不穩定，缺少空調這件小事就能阻礙系統運行

(/ω＼)匿了

當室友都去補考，我一個人在宿舍的時候。。。。

畢業後的感覺到，這是一本管理學巨著。專業上倒用得不多

用閉環控制系統原理寫了管理學報告。

服務請求流量控制

四年前在Huawei做一個ESB軟體產品，當請求數過大時導致服務響應時間大，伺服器cpu100%的現象；當請求數過小時，伺服器資源利用不高，造成浪費。

我們利用PID控制，參數服務請求數（P），伺服器累計請求數（I），伺服器瞬時請求數（D），通過調參，控制CPU一直在80%。

為了防止乒乓效應，減少調節軟體本身的資源損耗，採用滯回，在78%和82%時才會啟動新的調節。

控制理論在純軟體行業也有應用，是以前上學時想不到的。

前幾天在做電子設計競賽的電源類，也是需要控制的，而且這學期剛把自動控制原理學完，也算是實踐了一把。

不過其實在電源電路控制里，絕大多數情況純比例控制就能夠完成，但是這是模擬電路的連續系統實現的情況下，而採用單片機等離散數字系統就要更複雜一點。

在一個電路里，我一開始採用的純P控制，K_P=2，輸出量最小量化單位是1，然後得到控制結果的穩態誤差約為0.4；後來改到K_P=5，穩態誤差就只有0.15左右了，符合e_ss=1(1+K_P)。

不過這個電路的穩定性不太好，我們沒有加更多的控制演算法。

更早之前的一個DC-DC電路，本身電路穩定性很好，然後電感電容的存在引入了一定的遲滯，因此在較大的純比例控制時出現了很明顯的二階振蕩波形並且存在穩態誤差。

隨後引入了積分項，穩態誤差消失，但是發現在切換電路條件（負載、輸入電壓等）時會出現非常大的超調。調試發現是積分項的值太大，改變條件時積分項需要很久才能恢復到0附近，於是加入了積分上下限，調的比較小，問題解決。

其實也可以採用積分分離法解決，但是我寫的PID庫沒做這個，只有限制上下限，就沒用。

接下來嘗試解決超調問題，雖然題目里對此沒有要求。解決方法就是稍微減小比例項並加入微分項，輸出波形有了很大改善。

另外，在調試過程中，我們也體驗了不同控制頻率對系統穩定性和調節時間的影響，也都能驗證自動控制原理所學。

最後，其實嚴格說來這應該算是計算機控制系統的知識了，當然，計控也是建立在自控之上的，張工所說的實際項目中所用的PLD也是計算機控制系統的一種。

最後的最後，再上一張我們做的三相逆變器的相電壓波形。FFT頻譜顯示只有基波和開關頻率(48.9KHz)的諧波，以及不知道哪裡引入的2kHz左右的諧波。。。我們的濾波器截止頻率約5kHz，一階。PS.線電壓中那些毛刺就被抵消了。

熱能動力方向。

說實話，大學期間的自動控制原理基本是白學了。

只是因為第一份工作內容是寫燃氣輪機發電設備的控制策略而重新拾起了一部分，不過用到的基本是傳統的PID演算法等。再後來，又做了一些建模模擬的工作，也有一些控制的內容。

工作內容也還算喜歡，領導說，機械出身的人做控制有獨特的優勢，因為對對象本身有比較好的理解。

第一份工作內容給了我一些獨特的思維方式，特別是處理複雜的系統時，會去思考設備間如何相互作用，如何調節，這種思維幫助了儘快的理解系統的工藝。

後來到了另一家公司，身邊都是做設備部件出身的，我這個熱能專業出身的人就被貼上了控制工程師的標籤，形成了獨特的競爭力，但我其實對設備本身比他們還熟悉，而這一點被忽略了。

因此，有好有壞吧。

回頭想想，我跟自動控制的緣分，有些意外。

期間積累的自控控制知識，也沒算白學，每一份經歷，都有其價值，潛移默化的影響著我們。

就一張圖

做智能車的時候只寫了十行核心代碼贏了隔壁組調試幾個月的「程序」。