过程自动化中经典控制理论的指导意义
控制论在自动化工程中的应用研究
控制论在自动化工程中的应用研究控制论是一门交叉学科，其理论可以应用于各个领域。
其中，自动化工程是一个很好的应用领域。
自动化控制系统通常具有多个输入、多个输出以及复杂的动态特性，因此需要一个良好的控制系统来实现自动化控制。
控制论可用于设计优秀的自动化控制系统，以实现更加智能、高效和可靠的工业生产。
一、控制论的基础知识控制论是一门从数学、工程和计算机科学等多个领域汲取思想、方法和技术并将其统一的综合学科。
控制论研究的对象是控制系统，其基本思想是在参数、状态和行为之间建立数学模型，从而对系统进行优化设计、控制和调节。
广义上说，控制论是一种建立在物理现象数学模型之上的理论方法，旨在研究如何通过对系统内部或外部信息的反馈控制实现稳定可靠的工业生产。
在自动化控制系统中，最普遍和常用的控制理论是反馈控制。
反馈控制是指通过测量控制系统输出信号与预期值之间的误差，产生反馈信号以调整控制系统的输入信号，从而实现输出最优化的一种控制策略。
当系统输出信号与预期值相符时，反馈控制收敛于稳定状态，从而实现了对系统的自动控制。
二、自动化工程中的应用在自动化工程中，控制理论的应用层次非常广泛，而且具有一定的难度。
一般来说，自动化控制系统分为两个部分，即测量和控制。
测量是通过传感器采集自动化控制系统内各种参数信息，包括温度、压力、速度、流量、电流、电压等等。
控制则是通过控制器对测量数据进行分析、计算和估计，反馈调整系统状态，使系统产生预期输出。
在自动化控制的各个层次中，控制理论的应用都具有重要的地位。
例如，在控制系统的设计和建模中，控制论可以提供一系列数学工具，如线性化模型、状态空间分析、逆问题求解等，有助于优化设计控制系统。
此外，在系统响应分析和控制策略选择方面，控制理论也有很多可用的方法。
针对不同的控制需求，选择合适的控制算法变得十分重要。
除此之外，随着技术的发展，控制理论在实际应用中也变得越来越普遍。
例如，在“四大件”之一——PLC（可编程逻辑控制器）的应用中，控制理论可以帮助PLC优化控制程序，提高系统稳定性和反应速度。
自动控制原理有什么用
自动控制原理有什么用自动控制原理是一门研究如何利用控制系统来实现自动化控制的学科，它在工程技术领域有着广泛的应用。
那么，自动控制原理究竟有什么用呢？接下来，我们将从几个方面来探讨这个问题。
首先，自动控制原理可以提高生产效率。
在工业生产中，自动控制系统可以实现对生产过程的自动监测和控制，不仅可以减少人力成本，还可以提高生产效率和产品质量。
比如，在自动化生产线上，通过自动控制原理设计的控制系统可以实现对生产过程的精准控制，从而提高生产效率，减少生产成本。
其次，自动控制原理可以提高系统的稳定性和可靠性。
在一些需要长时间运行的系统中，如电力系统、交通运输系统等，自动控制系统可以通过对系统运行状态的实时监测和调节，保证系统的稳定运行，提高系统的可靠性。
通过自动控制原理设计的控制系统，可以及时发现系统运行中的问题，并采取相应的控制措施，确保系统的安全稳定运行。
此外，自动控制原理还可以提高系统的适应性和灵活性。
在面对不同工况和环境变化时，自动控制系统可以通过对系统参数的实时调节和优化控制策略的调整，使系统能够更好地适应不同的工作环境，提高系统的灵活性和适应性。
另外，自动控制原理还可以提高系统的智能化水平。
随着人工智能和大数据技术的发展，自动控制系统可以通过对大量数据的分析和学习，不断优化控制策略，提高系统的智能化水平，使系统能够更加智能地应对各种复杂的控制任务。
总的来说，自动控制原理在工程技术领域有着广泛的应用，它可以提高生产效率，提高系统的稳定性和可靠性，提高系统的适应性和灵活性，提高系统的智能化水平。
因此，学习和掌握自动控制原理对于工程技术人员来说是非常重要的，它不仅可以帮助他们更好地理解和应用自动控制技术，还可以提高他们在工程技术领域的竞争力。
控制论在自动化系统中的应用
控制论在自动化系统中的应用控制论是一种重要的系统科学，它广泛应用于自动化系统中。
自动化系统是由硬件、软件、控制算法以及传感器和执行机构等元素组成的。
这些元素通过一定的控制策略使得系统能够完成特定的任务或者实现某种功能。
控制论正是为了解决这样的问题而被发展起来的。
本文将介绍控制论在自动化系统中的应用，包括控制理论的基本原理和自动化控制系统的设计方法。
一、控制理论的基本原理控制论是一种描述控制过程的工具。
要想控制一个系统，必须要了解它的动态特性，即系统的内部结构和运动的过程。
控制论从系统的输入、输出、状态和控制命令等方面对系统进行建模和分析。
利用这些模型可以设计出各种控制算法，使得系统能够实现特定的控制目标。
在控制论中，主要有三个要素，分别是反馈、传递函数和系统稳定性。
反馈是指从输出到控制器的信号传递。
通过反馈可以检测系统中的误差信号，并利用控制算法进行校正。
这样可以使系统对外部干扰有较强的抵抗能力。
反馈系统的主要优点是能够有效的控制系统输出，并保证输出趋向于期望值。
但缺点也很明显，反馈系统依赖于控制器与输出信号之间的误差，如果误差过大，那么系统就会不稳定。
传递函数是指描述系统输入输出信号变化关系的数学函数。
传递函数可以通过分析系统的输入输出曲线进行推导，也可以通过模型预测的方式得出。
传递函数是控制系统设计中的核心概念，它决定了系统的特性和控制性能。
系统稳定性是指系统在某些运动状态下的稳定性。
控制系统的稳定性与输入和输出的关系直接相关。
一个不稳定的控制系统会导致输出信号不可控，从而严重影响系统的性能。
二、自动化控制系统的设计方法自动化控制系统通常包括控制器、被控对象、传感器和执行机构等组成的复杂系统。
根据控制理论中的基本原理，可以对自动化控制系统进行建模和分析，并设计各种控制算法。
下面将介绍一些常见的自动化控制系统设计方法。
1、PID控制器PID控制器是最常用的一种控制算法。
它通过比较被控对象的输出信号和期望输出信号之间的误差信号来生成控制命令。
自动化考研中的控制理论与应用
自动化考研中的控制理论与应用自动化科学与技术的发展促进了各行各业的进步和创新，同时也催生了人们对于控制理论与应用的需求。
在自动化考研中，掌握控制理论及其应用，对于提高自动化系统的性能和效率具有重要意义。
本文将探讨自动化考研中的控制理论与应用，分析其重要性和应用领域。
一、控制理论与应用简介控制理论是自动化学科的核心内容之一，旨在研究如何设计和实现系统的稳定性、鲁棒性和性能优化。
控制理论一般包括数学模型、控制器设计和系统性能评估等方面的内容。
控制理论的应用可以涵盖各个领域，如机器人控制、工业过程控制、交通系统控制等。
二、自动化考研中的控制理论与应用重要性1.提高系统性能控制理论与应用的核心目标之一是提高系统的性能。
自动化系统中，通过合适的控制策略和优化算法，可以使系统的响应速度更快、稳定性更好、抗干扰能力更强。
在考研中，了解控制理论与应用，能够更好地理解系统的工作原理和性能，从而为系统性能的提升提供理论支持。
2.实现系统智能化随着人工智能的不断发展，控制理论与应用在实现系统智能化方面发挥了重要作用。
自动化考研中，掌握控制理论与应用可以帮助研究人员设计智能控制系统，实现对系统的自主学习和优化。
这将为各个领域的自动化系统带来更高的智能化水平，推动科技的创新和发展。
三、自动化考研中的控制理论与应用应用领域1.机器人控制机器人控制是自动化考研中控制理论与应用的重点研究领域之一。
通过控制理论与应用，可以实现机器人的精准运动和灵活操作，提高机器人的自主性和智能化水平。
在工业生产、医疗服务、军事领域等方面都有广泛的应用。
2.工业过程控制工业过程控制是自动化考研中的另一个重要应用领域。
通过控制理论与应用，可以实现工业生产过程的控制与优化，提高生产效率和产品质量。
工业过程控制广泛应用于石油化工、电力系统、制造业等领域。
3.交通系统控制交通系统控制是自动化考研中的应用领域之一。
通过控制理论与应用，可以实现交通流的优化调度、交通信号的智能控制、交通拥堵的减轻等目标。
先进控制理论在自动化过程中的应用
先进控制理论在自动化过程中的应用在当今科技飞速发展的时代，自动化技术已经成为各个领域提高生产效率、保证产品质量、降低成本的关键手段。
而先进控制理论的出现和应用，则为自动化过程带来了更为精确、高效和智能的控制策略，进一步推动了自动化技术的发展。
先进控制理论是相对于传统控制理论而言的，它涵盖了一系列更为复杂和高级的控制方法，如模型预测控制、自适应控制、鲁棒控制、智能控制等。
这些方法能够处理具有多变量、非线性、时变、不确定性等复杂特性的系统，从而满足现代工业生产对控制性能日益提高的要求。
模型预测控制是先进控制理论中的一种重要方法。
它通过建立系统的数学模型，预测未来一段时间内系统的输出，并根据设定的优化目标和约束条件，计算出最优的控制输入序列。
这种方法在化工、炼油等流程工业中得到了广泛的应用。
例如，在一个化工厂的连续反应过程中，通过模型预测控制，可以实时调整反应物的进料流量、温度和压力等参数，以确保产品的质量和产量达到最优。
自适应控制则能够根据系统运行过程中的变化，自动调整控制器的参数，以使系统始终保持良好的控制性能。
想象一下，在一个数控机床的加工过程中，由于刀具的磨损、工件材料的变化等因素，系统的特性会发生改变。
自适应控制可以及时检测到这些变化，并相应地调整控制参数，从而保证加工精度的稳定性。
鲁棒控制主要用于处理系统存在不确定性的情况。
即使系统的模型存在一定的误差，或者受到外部干扰的影响，鲁棒控制器也能保证系统的稳定性和性能要求。
在航空航天领域，飞机的飞行控制系统就需要具备很强的鲁棒性，以应对各种复杂的飞行条件和突发情况。
智能控制是先进控制理论的一个重要发展方向，它融合了人工智能的技术，如模糊逻辑、神经网络、专家系统等。
模糊控制通过模拟人类的模糊思维和推理方式，对难以建立精确数学模型的系统进行有效的控制。
例如，在家用电器的控制中，模糊控制可以根据环境温度、湿度等模糊信息，智能地调整空调的运行模式。
神经网络控制则利用神经网络的学习能力和自适应能力，实现对复杂系统的控制。
控制理论与工程在自动化控制中的应用
控制理论与工程在自动化控制中的应用自动化技术是现代工业生产中不可或缺的一个环节，而自动化控制技术则是自动化技术中的重要组成部分。
自动化控制技术的核心是控制理论与工程，其应用领域广泛，对于提高生产效率、降低生产成本、保证产品质量和安全性等方面具有极大的作用。
控制理论是自动化控制技术的基石，其主要涉及控制系统的建模、分析、设计和优化等方面。
控制理论可以帮助我们深刻认识控制系统的基本原理和特性，从而指导控制系统的构建和优化。
控制工程是指在控制理论的基础上，运用各种技术手段实现自动化控制的工程技术。
控制工程包括传感器、执行器、控制器、通信网络等组成部分，通过这些组成部分的相互配合和协调，实现对被控对象的实时监控和控制。
控制理论与工程在自动化控制中的应用非常广泛。
以下仅从几个具体应用领域入手，分别探讨控制理论与工程的应用。
一、工业生产中的自动化控制自动化控制在工业生产中得到广泛应用，其主要作用是提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量和保证工人安全。
传统的生产过程往往需要人工干预，这不仅浪费人力物力，而且还容易出现人为错误。
自动化控制可以有效解决这些问题。
在自动化控制过程中，传感器对被控制对象进行实时监测，然后传送数据到控制器中。
控制器通过对监测数据进行处理，控制执行器对被控制对象进行精细控制，从而实现自动化过程的控制。
二、医疗器械中的自动化控制随着医疗技术的不断进步，越来越多的医疗器械需要运用自动化控制技术。
比如，心脏起搏器的控制模块需要实时监测心脏跳动的节律，并根据实际情况调节起搏器的工作方式，使其能够更好地适应机体的需要。
此外，自动化控制技术还可以应用于神经刺激器的控制、人工呼吸器的控制等方面。
这些医疗器械对于患者的生命安全至关重要，自动化控制技术的使用可以大大降低医疗过程中的风险。
三、交通运输系统中的自动化控制交通运输系统中的自动化控制应用领域涵盖了公路、铁路、水路等多个方面。
自动化控制技术可以有效提高交通运输的安全性、减少交通事故的发生率、提高交通的通畅性和流畅性，从而提高城市的整体运营效率。
控制理论在自动化系统中的应用研究
控制理论在自动化系统中的应用研究自动化系统的开发和应用已经成为现代产业发展的必要条件之一。
控制理论作为自动化系统设计中的核心理论之一，在自动化系统的控制和管理中起着重要的作用。
目前，自动化控制系统通常具有高性能、高可靠性和高安全性等特点，这些特点为自动化系统的设计和应用带来了挑战。
因此，如何充分利用控制理论来提高自动化系统的性能和可靠性，已经成为目前自动化系统应用方向的研究重点。
一、控制理论在自动化系统中的应用控制理论在自动化系统中的应用主要体现在以下方面：1.控制系统设计：通过对控制系统的分析和设计，控制理论可以为系统提供良好的稳定性和鲁棒性。
通过系统对抗系统的非线性、不确定性和扰动等复杂问题，控制理论可以有效地解决控制系统设计上的问题。
2.控制算法设计：控制理论可以为自动化系统提供量身定制的控制算法，保证系统控制的准确性和稳定性。
控制算法的选择和调整对于系统的效率和性能有着决定性的影响。
3.控制参数的优化：控制理论可以提供优化的方法和算法，使控制系统在一定范围内优化使用电力、优化工作效率、降低成本等等。
4.分析系统瓶颈：控制理论可以帮助自动化系统快速定位问题，分析系统瓶颈。
针对这些瓶颈，采取有效的措施并考虑增加系统稳定性。
二、控制理论在自动化系统设计中的重要性控制理论的应用在自动化系统设计中的重要性主要体现在以下方面：1.提高系统的性能和可靠性：自动化系统需要具有高度的稳定性和鲁棒性，控制理论可以在系统设计时对系统的稳定性和鲁棒性进行分析和优化，从而提高系统的性能和可靠性。
2.降低系统的成本：控制理论可以为系统提供最优的控制算法和优化方法，提高系统的工作效率，降低系统的成本。
3.增强系统的安全性：自动化系统需要具有较高的安全性，控制理论可以通过对控制系统的分析和设计，提高系统的抗干扰能力和安全性能，保证系统的安全可靠性。
4.提高系统的竞争力：自动化控制系统的高质量和高性能将会带来技术门槛的提升，使系统在市场竞争中占据优势。
控制理论在自动化领域中的作用
控制理论在自动化领域中的作用自动化技术是现代制造业的重要组成部分，控制理论是自动化技术中的核心。
控制理论是通过对系统的观察和分析，设计出合适的控制策略，使实际系统能够达到预期的目标。
在自动化领域中，控制理论的应用涉及到许多方面，如工业生产、交通运输、医疗仪器、家用电器等领域。
本文将从控制理论的基础概念、控制对象和控制方法等角度探讨控制理论在自动化领域中的作用。
一、控制理论的基础概念控制理论是一种基于数学模型的科学，它主要涉及到系统的建模、控制策略的设计以及控制器的实现。
在控制理论中，主要有以下几个基础概念：1. 控制对象：控制对象是指要控制的系统或设备，可以是机械系统、电气系统、化工系统等。
控制对象需要通过模型建立数学模型，以便进行控制。
2. 控制器：控制器是用于控制对象的设备，它可以根据不同的控制策略，改变控制对象的状态。
在控制理论中，控制器通常是由一个或多个输入信号以及一个输出信号构成的。
3. 反馈：反馈是控制理论的核心概念之一。
通过反馈，控制器可以及时地获取控制对象的状态信息，从而根据情况进行控制。
反馈可以分为正反馈和负反馈两种类型，其中，负反馈是指将控制对象的状态信息与期望状态进行比较，从而通过调节输出信号控制其状态的一种控制方式。
4. 系统稳定性：系统稳定性是指系统在经过外界扰动之后，能够在一定时间内回到稳定状态的能力。
在控制理论中，要保证控制对象的稳定性，需要通过控制策略和反馈来实现。
二、控制对象在自动化领域中，控制对象的种类有很多，如机械系统、电气系统、化工系统、生物系统等。
不同的控制对象需要采用不同的控制方法和控制策略。
下面以温度控制系统为例，介绍控制对象的控制方法。
1. 温度控制系统温度控制系统通常由温度传感器、执行机构和控制器构成。
温度传感器用于采集实际温度值，执行机构通常是一台空调或者加热器等，控制器则负责比较实际温度值与期望温度值之间的差异，并通过调节执行机构的运作时间或强度来实现温度控制。
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过程自动化中经典控制理论的指导意义
——郝庆超董延凯
自动化已深入到各个领域，大到军事，航天，小的楼宇电梯。
而在中国社会主义建设的现今阶段，过程自动化控制在工业生产领域，不断的发挥着提高效率，控制质量，节约成本等重要作用，已经成为除“工艺”，“电气”等之外，不可或缺的生产保障范围。
就生产过程自动化而言，整体上可分为三大环节，即“过程检测（Process Detection）”、“过程控制系统（Process Control System）”、“过程控制装置（Process Control Devices）”。
此三大环节工作内容，即为过程检测装置把实际的现场的工程量检测出来，即当前的压力、流量、温度等，转换成为控制系统环节可以识别的电信号，并传送给控制系统；过程控制系统环节接收到由过程检测装置传输来的信号，一则显示该信号的工程值，反应当前现场的实际情况，一则根据此信号值，经过相关的计算，将结果转换为过程控制装置（即现场控制阀门或电机等）可以识别的电信号，传送给过程控制装置；过程控制装置根据过程控制系统传输来的电信号，修正其执行机构的执行量大小，进而影响现场的实际情况，而该实际情况又重新被过程检测装置识别，再转换传送给过程控制系统，等等，周而复始形成整套循环，此为过程控制自动化中，大的闭环控制系统。
该闭环控制系统，又是由或多或少的多个小的开环或闭环控制系统组成，根据生产需要，其规模、内容、精度及相关设备的性能，也不尽相同。
但归咎其理论，都基于经典控制理论基础为原则和依据。
如果把过程自动化系统比作是人，过程检测装置相当于人的眼睛、鼻子等感官，其工作原理是基于一些基本的和非基本的物理化学性质等，检测现场情况。
过程控制装置相当于人的四肢，根据要求执行各种动作。
而过程控制系统，则相当于人的大脑，分析和计算各种信息，并发出各种命令。
从原来的二型及三型盘装仪表，到现在的PLC(可编程控制器)、DCS （集中分散控制系统）等，其工作的理念和工作方式是极为复杂的，也正应为此，经典控制理论在过程控制系统中，也是体现的最为明显的。
那么，何为经典控制理论？
一般来看，自动控制理论分为“经典控制理论”和“现代控制理论”两大部分，经典控制理论主要以传递函数为基础，研究单输入单输出（SISO）自动控制系统的分析和设计问题。
而现代控制理论则主要是以状态空间法为基础，研究多输入多输出（MIMO）及变参数、非线性控制系统的分析设计问题。
二者是自动控制理论发展的两个阶段，但是它们又是相互影响和促进的，现代控制理论也不能看做是经典控制理论的延续和推广，其采用的数学工具、理论基础、研究方法、研究对象都有着明显区别。
而在生产过程自动化领域里，控制系统主要是以数学模型和函数为基础，研究SISO系统，表面上看，有多输入多输出，而其输入多以计算变参数及补偿的方式出现，主要的输入对象，即控制对象是单一的，输出也多为一输出一控制。
因此，按照生产过程自动化的特点，用经典控制理论研究其分析和设计的实际问题，是相对最合适的。
在自动控制系统中，有三大基本要求，即稳定性、精确性和快速性。
此三大基本要求直接影响了生产过程中的安全和效率。
而在实际的应用中，我们在各个过程控制系统中，可以通过其他的方式来判断系统该回路的稳定性、速度和准确度。
那么，对于实际的应用中，我们研究经典控制理论的方式和指导意义又是什么呢？如何根据其数学特点来分析过程自动化控制中的问题呢？我们可以通过比较典型的实际应用问题，来说明这一点。
按照实际的过程生产特点，无论是化工，电力，冶金，制药，其过程自动化系统中，应用比较广泛的，是单回路控制系统，即单一的PID控制。
那么就此，我们结合经典控制理论，来研究一下单回路PID的控制的实际应用。
首先，我们看一下控制系统中的典型环节。
比例环节：又称放大环节，其特点是一种输出量与输入量成正比、无失真和时间延迟的环节，即它的输出量能够无失真、无延迟的按照一定比例关系复现输入量。
微分环节：微分环节分三种，即理想微分环节、一阶微分环节和二阶微分环节。
理想微分环节的输出量与输入量的一阶导数成正比，其输出能预示输入变化的趋势，具有相对超前作用，因此该环节又叫做超前环节。
一阶微分环节的输出等于输入与其一阶导数的加权和。
二阶微分具有一对共轭复零点。
由于微分环节的输出量与输入量的各阶微分有关，因此，微分环节能预示输入信号的变化趋势。
积分环节；积分环节的特点是其输出与输入的积分成正比。
当输入消失，输出具有记忆功能。
惯性环节：惯性环节具有一个贮能元件，输出量不能立即跟随输入量的变化，而是存在惯性。
其输出与其变化率的加权和等于输入。
振荡环节：振荡环节具有两个贮能元件，当输入量发生变化时，两种贮能元件的能量相互交换，其输出出现振荡。
延迟环节：又称纯滞后环节、时滞环节，其特点是环节的输出是经过一定的延时时间后，完全复现输入信号。
了解了以上六中控制系统中常见的典型环节后，我们再回到PID控制器的分析中来。
PID 控制器。
PID控制器（比例-积分-微分控制器），由比例单元P、积分单元I 和微分单元D 组成。
通过Kp，Ki和Kd三个参数的设定。
PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。
由以上概念我们不难看出，PID控制器中有：比例环节、积分环节和理想微分环节三个控制系统典型环节。
结合三个典型环节的特点，我们分析PID的工作原理：比例环节来控制当前，误差值和一个负常数P（表示比例）相乘，然后和预定的值相加。
P只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立。
这种控制器输出的变化与输入控制器的偏差成比例关系。
积分环节来控制过去，误差值是过去一段时间的误差和，然后乘以一个负常数I，然后和预定值相加。
I从过去的平均误差值来找到系统的输出结果和预定值的平均误差。
一个简单的比例系统会振荡，会在预定值的附近来回变化，因为系统无法消除多余的纠正。
通过加上一个负的平均误差比例值，平均的系统误差值就会总是减少。
所以，最终这个PID回路系统会在预定值定下来。
理想微分环节来控制将来，计算误差的一阶导，并和一个负常数D相乘，最后和预定值相加。
这个导数的控制会对系统的改变作出反应。
导数的结果越大，那么控制系统就对输出结果作出更快速的反应。
这个D参数也是PID被称为可预测的控制器的原因。
D参数对减少控制器短期的改变很有帮助。
这样，我们就可以知道PID控制器中，各个典型环节的作用，也就知道了调试的方向。
根据输出对应输入的曲线，我们可以知道在哪个典型环节出了问题，需要进行调节其参数。
例如，如果我们的输入信号没有回到我们预想的设定线上来，而是等副振荡，那么我们就知道是积分环节没有起到及时的消差作用，需要调节Ki来放大积分的作用。
如果输入曲线横向的周期较大或较小，曲线回归缓慢或者过快（过快对设备的使用寿命是不利的），那么我们就会知道比例环节的作用缓慢，需要调整Kp来调整其相应时间。
一般单回路调节中，微分环节用到的相对比较少，相对变化缓慢的输入应考虑用微分环节，例如温度调节。
由于温度调节的滞后性，用输出能预示输入变化的趋势，具有相对超前作用的环节，可提前计算其变化，作相应的输出，适用环节即理想微分环节。
如不增加微分环节，则会产生振荡，影响生产的稳定性及调节效率。
目前，PID调节基本上采用的都是试凑法，因为计算出的结果误差比较大，不能应用，
而且计算的步骤十分的繁琐。
一些人根据实际调试的经验，给出了一些典型的PID调节器中Kp、Ki、Kd的基本参数值范围。
而在实际运用中，则需要根据上述的内容，结合曲线趋势进行调整。
温度系统：Kp（%）20--60，Ki（分）3--10，Kd（分）0.5--3
流量系统：Kp（%）40--100，Ki（分）0.1--1
压力系统：Kp（%）30--70，Ki（分）0.4--3
液位系统：Kp（%）20--80，Ki（分）1—5
在实际应用中，PID控制器的输入信号与输出信号，通常也是经过处理的，还有一些其他的信号，也需要参与到PID控制器调节中来，这就用到了其他的环节，以及一些数学模块。
例如如果输入信号本身的变化很频繁，波动较大，那么我们可以在其输入到PID控制器前，增加惯性环节，或者用专门的滤波器，起到滤波作用。
根据现场条件，输出有时候是需要进行延时作用，我们可以在输出插入延迟环节，以达到延时控制调节的目的。
再者，一些信号需要增加进PID控制器进行输入或者输出补偿，以达到外扰参与调节的目的，增加调节的准确度，一定程度上客服外扰。
这些信号可能需要用典型环节或者数学公式进行处理，再进入控制器，以满足现场需要。
当然，研究经典控制理论，还有很多其他的方法，例如“时域分析法”、“根轨迹分析法”，“频率特性分析法”等等。
控制系统模型的稳定性也有“劳斯（Routh）稳定判据”、“奈奎斯特（Nyquist）稳定判据”等等，我们可以深入研究经典控制理论，更深入的理解自动控制的内容。
随着计算机、网络、服务器以及云处理功能的不断发展和完善，过程自动化工具也将越来越方便，也不会断的促进经典控制理论的发展，这些发展，将使我们现代化工业发展更加迅猛，生产更加稳定。
参考文献：《自动控制原理》（厉玉鸣马召坤王晶编）。