如果从容器流出液体的流速被用作操作变量，那么应该采用传统的控制器设置，以避免流出流速产生大而快速的波动。这种策略称为均匀控制。
2. 如果液位控制还涉及到热传递问题，如蒸馏器或蒸发器，那么过程模型和控制器的设计将变得更加复杂。在这种情况下，一些特殊的控制方法将会更加有效。
1.3气体压力
1. 气压控制相对液位控制来说更容易一些，除了当气体与液体达到平衡状态时的情况. 气压过程是自调节的：当压力太小时，容器（或管道）就会进入更多的气体，而当压力过大时，会减少进入的气体。PI控制器通常被采用，并且积分控制部分发挥很小的作用（即，大的积分时间常数）（积分常数越大，积分作用越不明显，这里指主要是P控制，I控制起作用很小）。
2. 通常容器体积不大，使气体相对滞留时间很短，而该过程的时间常数较小。通常不需要微分控制，因为与其它过程操作相比，气体过程响应时间很短。
1.4温度
1. 要表达温度控制回路的通用指导方针比较困难，因为涉及到热传递的过程和设备差别很大（并且时间标尺不一致）。例如，对于换热器、蒸馏塔、化学反应器和脱水器，它们的温度控制问题有很大差别。
2. 由于时滞和/或多级热容的存在，通常对控制器增益会有一个稳定范围。常用PID控制器来获得比PI控制器更加快速的响应特性。
1.5组合物
1. 成分回路的特性通常与温度回路类似，但有几点不同：
① 噪声测量在成分回路中是更重要的问题。2. 由分析器导致的时滞可能是一个有意义的因素。
这两个因素限制了微分作用的有效性. 由于成分和温度回路的重要性和控制难度，它们经常是高阶控制策略的实施对象.
1.5.2 审判和错误校正
1.控制器的现场整定经常根据控制器生产厂家的要求，采用经验试凑法。典型的PID控制器整定方法总结如下：
? 第1步：取消积分和微分作用，设置 τD 值减到最小，τI 值增到最大. ? 第2步：设置Kc为一个较小的数（如0.5）,并使自动控制发挥作用。
? 第3步：使设定值或负载变化较小的量，逐步增加控制器增益Kc，直到等
幅连续循环出现. 术语“连续循环”指的是等幅持续振荡. ? 第4步：将Kc减少一倍（1/2）.
? 第5步：小幅减小 τI，直到等幅振荡再次出现. 设置τI 为该值的3倍. ? 第6步：加大τD 直到等幅振荡出现. 设置τD 等于该值的三分之一
1. 在第3步中造成连续周期（等幅振荡）的Kc被定义为临界增益，标识为Kcu。在进行试验过程中，使控制器输出不饱和非常重要。如果出现了饱和现象，即使Kc ＞ Kcu也会出现持续振荡。
因为临界增益在控制系统的设计和分析中具有关键地位，我们给出了一个更正式的定义：
定义：
当闭环系统只有比例控制器的情况下，使系统稳定的控制器最大增益值为临界增益Kcu. 若已知过程模型，那么Kcu 就能用稳定判据从理论上计算出来。上述的试差法有许多的不足：
① 如果要优化Kc, τI 和 τD 需要做很多次试验，而过程动态又非常缓慢，那么经验试凑法将耗费很多时间。对单一的控制回路测试会很昂贵，因为不能保证产量或产品质量差。 ② 连续的周期振荡是不能接受的，因为这会使系统过程达到稳定极限。因此，如果在控制器整定中发生外部扰动或系统过程发生变化，有可能使系统不稳定或带来危险。（如失控的化学反应器）
③ 这种整定过程不适用于开环不稳定系统，因为这种过程一般在高和低的Kc值下都会不稳定，而在中间某些范围的值下是稳定的.
④ 一些简单的过程没有临界增益（如用一阶或二阶传函建模的无时滞系统）.
1.5.3 .等幅振荡法
1.基于持续振荡的经验试凑法可以看作是著名的连续周期法的变形，连续周期法由Ziegler和Nichols于1942年发表。这种经典的方法估计是PID控制器整定最为著名的方法。
2. 连续周期法也被称为回路整定法或临界增益法。第一步是采用上一节描述的方法试验确定Kcu。产生的持续振荡的周期定义为临界周期Pu。
3. 然后采用表1的Z-N整定关系由Kcu和Pu计算出PID控制器的设置。Z-N整定关系又由经验发展成为四分之一幅值振荡衰减（方法）。
4. 这些整定关系在工业中得到了广泛的应用，也为比较不同的控制方案提供一个方便的基础。然而，本节将要讲述的控制器整定例子表明，Z-N整定要次于其它方法，应该谨慎使用。
1. 注意到Z-N设置为比例控制提供了一个重要的安全裕度，因为控制器增益是稳定极限Kcu的一半。当加入积分控制时，Kc 在PI控制中减为0.45 Kcu。而微分控制的加入使PID控制的增益可以增加到0.6 Kcu。
1. 对于某些控制回路，因设定值改变而引起的带有1/4衰减比和过大的超调量的振荡是我们所不希望出现的。因此，更为稳妥的设置好一些，如表2中所示的修正的Z-N设置。
1. 尽管Z-N连续周期法被广泛应用，它和经验试凑法一样，存在着同样的不足之处。然而，连续周期法（等幅振荡法）比经验试凑法耗费时间短，因为它只需要一次经验试凑。
2. 我们再次强调，表1、2中的控制器设置应作为第一次的估计值。这之后还要通过经验试凑法进行微调，特别是当选中了表1的初值之后。同样，也可以采用本节最后讨论的连续周期自动整定法。
1.5.4. 过程响应曲线法
1.在他们著名的文章中，Ziegler 和 Nichols 提出了第二种在线整定技术，过程响应曲线法. 这个方法建立与一个单独的实验测试，其中控制器处于人工控制状态. 控制器输出引入一个小的阶跃变化，记录下观测到的过程响应，B(t). （即u(t)引入阶跃变化，观察输出y(t)的阶跃响应）
2. 这个阶跃响应也被称作过程响应曲线.它的特征由两个参数来体现：S，通过拐点的正切斜率，和θ, 切线与时间轴相交点的时间值.
1. 图1.5.1所示为两种不同类型的过程响应曲线，在t=0时发生的（输入）阶跃变化. 情况（a）的响应曲线是无界的，指该过程无法自我调节（不稳定过程）. 相反地，情况（b）中的假设过程为自我调节过程，因为过程响应曲线可以达到一个新的稳态值. 要注意的是，斜率相交的特性可以用在所有类型的过程响应曲线上.
1. 表格3给出了过程响应曲线法的Z-N整定关系. S* 表示标准斜率，S*=S/?p ，其中?p是控制器输出p的阶跃变化幅值. 这些整定关系是用经验法，由闭环响应以1/4 衰减比得到. 表格3中的整定关系可以用于可自我调节和非自我调节过程.
1. 如果过程反应曲线具有典型的S形状如图（b）1.5.1，下面的模型通常提供一个令人满意的适合： B'(s)Ke??s?GGG? vpm?s?1'P(s)
1. B’ 是被控变量的测量值，P’是控制器输出变量（操作变量），都表示为偏差变量（即变化值）. 要注意这个模型包括了最终控制装置和传感器输出装置的传递函数，也包括过程的传递函数. 模型参数K, τ 和 θ 可以由过程响应曲线得出.
1. 过程响应曲线法有几个显著的优点： ① 只需要一次单独的实验测试. ② 不需要反复试凑. ③ 可以很容易计算出控制器设置参数. 然而，同样过程响应曲线法有一些缺点：
① 实验测试是在开环状态下进行的. 因此，如果在测试过程中，对于大的负载变化没有采
取校正的动作，测试结果可能有较大的失真. （大的扰动，但操作变量没有改变，实质上输出变化由扰动决定）
② 精确确定拐点的斜率是困难的，尤其在测量值受到干扰并且数据记录图表过小的情况下. ③ 这个方法对控制器刻度误差很敏感. 相反地，Z-N方法得到的Kc对于刻度误差并不敏感，因为控制器增益是由实验测试得到的.
④ 表格2和3推荐的参数设置适用于振荡响应（过程），因为这些参数由1/4衰减比例法得到.
⑤ 这个方法不适用于开环振荡响应过程，因为方程（1）中的过程模型会变得非常不准确.
1. 过程响应曲线的闭环方法被提出来作为第一个缺点的部分补救方法. 在闭环方法中，只有比例控制的情况下，使设定值做阶跃变化而产生过程响应曲线. 之后通过闭环响应采用新的方法来计算出式（1）的模型参数. 闭环响应曲线法的一个主要缺点是模型参数计算比标准开环方法要复杂得多.
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