控制系统（Control system）使用控制回路来管理，命令，指导或调节其他设备或系统的行为。 它可以是使用控制家用锅炉的恒温器的单个家用加热控制器，也可以是用于控制过程或机器的大型工业控制系统。
对于连续调制控制，反馈控制器用于自动控制过程或操作。 控制系统将受控过程变量（PV）的值或状态与期望值或设定值（SP）进行比较，并将差值作为控制信号应用，以使工厂的过程变量输出与相同的值相同。设定点。
对于顺序和组合逻辑，使用诸如可编程逻辑控制器之类的软件逻辑。
目标
控制系统必须达到以下目标：
对模型中的扰动和误差保持稳定和稳健。
根据预先确定的标准有效避免突然和不真实的行为。
过程监督的需要
采集和控制系统可视化的局限性。
控制与过程监控
控制软件。 控制循环闭合。
收集，存储和可视化信息。
数据挖掘。
控制系统根据其行为和测量进行分类
控制：选择系统的输入，以便状态或输出根据所需方式改变。 要素是：
始终存在以验证规划中确定的目标的实现。
测量。 控制它对于测量和量化结果至关重要。
检测偏差。 控制的固有功能之一是发现执行和计划之间出现的差异。
建立纠正措施。 控制对象是预见和纠正错误。
控制因素; 数量，时间，成本，质量。
控制器:(电子）。 它是一种模仿人类施加控制能力的电子设备。 通过四种控制动作：比较，计算，调整和限制。
过程：逐步连续运行或自然发展，标志着一系列逐渐变化，这些变化以相对固定的方式相互跟随并导致确定的结果或目的。 人工或自愿进步操作，包括一系列行动或受控运动，系统地针对特定结果或目的。 例子：化学，经济和生物过程。
监督：观察可能不深入了解该主题的另一个人（个人或机器）的工作和任务的行为。
开环控制系统
该系统中只有过程作用于输入信号并产生输入信号的独立输出信号，但基于第一个。 这意味着控制器没有反馈，因此控制器可以调整控制动作。 也就是说，输出信号不会转换为控制器的输入信号。
例1：带有花园软管的水箱。 只要钥匙保持打开，水就会流动。 水箱中的水的高度不会导致钥匙关闭，因此不能用于需要含量或浓度控制的过程。
示例2：在敬酒时，我们所做的是通过输入变量来控制自己的烘烤时间（在这种情况下，我们想要的烘烤程度）。 简而言之，我们作为参数引入的是时间。
这些系统的特点是：
简单易懂的概念。
在干扰之前没有什么能确保它的稳定性。
输出与条目不相比。
受到干扰的影响。 这些可以是有形的或无形的。
精度取决于系统的先前校准。
闭环控制系统
这些是控制动作是输出信号的函数的系统。 闭环系统使用来自最终结果的反馈来相应地调整控制动作。
当出现下列情况之一时，闭环控制至关重要：
当一个过程不可能由人来规范时。
需要大型设施和人员的大规模生产无法处理。
在某些情况下监控过程尤其困难，需要注意的是，男人很容易因疲劳或解雇而丢失，从而导致工人和过程的风险。
他们的特点是：
虽然复杂但参数数量很多。
输出与输入进行比较，并影响您控制系统。
您的房产反馈。
对内部干扰和变化更加稳定。
闭环控制系统的一个例子是我们用来洗澡的热水箱。
另一个例子是存款的高度敏感的水平调节器。 浮标的运动在低压下的空气或气体射流中或多或少地产生阻碍。 这意味着压力变化会影响通道阀的阀门，导致阀门越接近最大液位。
控制系统的类型
控制系统分为三种基本类型：
人造控制系统
像电子或电子系统一样永久捕获其控制下的系统状态的信号，并且当检测到系统正常操作的预先建立的参数的偏差时，通过传感器和致动器采取行动，系统恢复正常运行的运行状态。 一个明显的例子是恒温器，它连续捕获温度信号。 一旦温度下降或上升超出范围，它就会通过照明冷却或加热系统来工作。
根据他们的因果关系，他们可以是：因果而不是因果关系
如果输出和系统输入之间存在因果关系，更明确地说，输入和输出的未来值之间存在因果关系，则系统是因果关系。
根据系统的输入和输出的数量，它们被称为：它们的行为
从输入和输出或SISO（单输入，单输出）。
一个输入和多个输出或SIMO（单输入，多输出）。
多个输入和一个输出或MISO（多输入，单输出）。
多个输入和多个输出或MIMO（多输入，多输出）。
根据定义系统的等式，它被称为：
线性，如果定义它的微分方程是线性的。
如果定义它的微分方程是非线性的，则是非线性的。
动态系统的信号或变量是时间的函数。 根据它，这些系统是：
在连续时间内，如果系统的模型是微分方程，则因此时间被认为是无限可分的。 连续时间的变量也称为模拟。
离散时间，如果系统由差异方程定义。 时间被认为分为恒定值的时期。 变量的值是数字的（二进制，十六进制系统等），它们的值仅在每个周期中都是已知的。
对于离散事件，如果系统根据在某个事件发生时其值已知的变量发展。
根据系统变量之间的关系，我们会说：
当其中一个系统的变量与另一个系统的变量相关时，耦合两个系统。
如果两个系统的变量没有关系，则两个系统解耦。
根据系统变量在时间和空间上的演变，它们可以是：
固定的，当它的变量在时间和空间上是恒定的。
当它们的变量在时间或空间上不恒定时，不是静止的。
根据系统响应（输出值）对系统输入的变化：
当任何有界输入信号产生输出的有界响应时，系统被认为是稳定的。
当存在至少一个对输出产生无限响应的有界条目时，系统被认为是不稳定的。
如果他们比较与否，系统的进入和退出，以控制后者，系统被称为：
当要控制的输出不与输入信号或参考信号的值进行比较时，开环系统。
当要控制的输出与参考信号进行比较时，系统闭环。 输出信号由输入信号承载以进行比较，称为信号反馈或反馈。
根据预测系统行为的可能性，即其响应，它们被分类为：
确定性系统，当其未来行为在容许限度内可预测时。
随机系统，如果不可能预测未来的行为。 系统变量称为随机。
自然控制系统
自然控制系统，包括生物系统。 例如，人体运动作为指示对象的行为，其包括作为生物控制系统的组件的人的眼睛，手臂，手，手指和大脑。 在入口处处理运动，并且出口是参考的方向。
混合控制系统
混合控制系统，哪些组件是由人和其他组成的组件是自然的。 它是驾驶他的车辆的人的控制系统。 该系统由眼睛，手，大脑和车辆组成。 入口表现为驾驶员必须在道路上行驶的方向，出口是车辆的当前方向。 另一个例子可能是政治家在选举前作出的决定。 该系统由眼睛，大脑，耳朵，嘴巴组成。 入口表现在政治家宣布的承诺中，出口是人民对该建议的接受程度。
控制系统可以是气动的，电气的，机械的或任何类型的，其功能是接收输入并根据其控制回路协调一个或多个答案（对于所编程的）。
预测控制是与预测系统一起工作的控制系统，而不是传统的（在问题开始影响过程之前执行问题的解决方案）。 通过这种方式，它通过快速抵消效果来提高过程的效率。
开环和闭环控制
有两种常见的控制动作：开环和闭环。 在开环控制系统中，来自控制器的控制动作独立于过程变量。 这方面的一个例子是仅由计时器控制的中央供暖锅炉。 控制动作是打开或关闭锅炉。 过程变量是建筑物温度。无论建筑物的温度如何，该控制器都将加热系统运行一段时间。
在闭环控制系统中，来自控制器的控制动作取决于期望的和实际的过程变量。 在锅炉类比的情况下，这将利用恒温器监测建筑物温度，并反馈信号以确保控制器输出保持建筑物温度接近恒温器上设定的温度。 闭环控制器具有反馈回路，该回路确保控制器施加控制动作以控制与设定值相同的过程变量。 因此，闭环控制器也称为反馈控制器。
反馈控制系统
在线性反馈系统的情况下，布置包括传感器，控制算法和致动器的控制回路以试图在设定点（SP）处调节变量。 日常的例子是公路车辆的巡航控制; 其中外部影响（如梯度）会导致速度变化，并且驾驶员可以改变所需的设定速度。 通过控制车辆发动机的功率输出，控制器中的PID算法以最佳方式将实际速度恢复到所需速度，具有最小延迟或过冲。
包括对他们试图实现的结果的一些感知的控制系统正在利用反馈并且可以在一定程度上适应变化的环境。 开环控制系统不利用反馈，只能以预先安排的方式运行。
逻辑控制
用于工业和商业机械的逻辑控制系统历史上通过使用梯形逻辑的互连电气继电器和凸轮定时器来实现。 如今，大多数此类系统都是由微控制器或更专业的可编程逻辑控制器（PLC）构成的。 梯形逻辑的表示法仍然被用作PLC的编程方法。
逻辑控制器可以响应开关和传感器，并且可以通过使用致动器使机器启动和停止各种操作。 逻辑控制器用于在许多应用中对机械操作进行排序。 例子包括电梯，洗衣机和其他具有相互关联操作的系统。 自动顺序控制系统可以以正确的顺序触发一系列机械致动器以执行任务。 例如，各种电动和气动传感器可折叠并粘合纸板箱，用产品填充，然后将其密封在自动包装机中。
PLC软件可以用许多不同的方式编写 – 梯形图，SFC（顺序功能图）或语句列表。
开关控制
恒温器可以描述为一个bang-bang控制器。 当温度PV低于SP时，加热器开启。 另一个例子可以是空气压缩机上的压力开关。 当压力PV降至设定值SP以下时，泵即通电。 冰箱和真空泵包含类似的机制。
像这样的简单的开关控制系统便宜且有效。
线性控制
线性控制系统使用线性负反馈来产生控制信号，以将受控过程变量（PV）维持在期望的设定点（SP）。
比例控制
比例控制是一种线性反馈控制系统，其中对受控变量应用校正，该校正与期望值（设定值-SP）和测量值（过程值-PV）之间的差值成比例。 两个经典的机械实例是马桶浮子比例阀和飞球调速器。
比例控制系统比像双金属家用恒温器这样的开关控制系统更复杂，但比用于汽车巡航控制之类的比例 – 积分 – 微分（PID）控制系统更简单。 与整个系统响应时间相比，开关控制在很长一段时间内最终都能很好地工作，但对于快速及时的校正和响应无效。 比例控制通过调节控制装置的输出来克服这一点，例如控制阀处于避免不稳定的水平，但是通过应用最佳量的比例校正，尽可能快地进行校正。
比例控制的缺点是它不能消除残留的SP-PV误差，因为它需要产生比例输出的误差。 为了克服这个问题，设计了PI控制器，它使用比例项（P）来消除粗差，并使用积分项（I）通过积分误差随时间推移消除残余偏移误差，从而产生“I”分量。控制器输出。
在一些系统中，对操纵变量（MV）的范围存在实际限制。 例如，加热器可以关闭或完全打开，或者阀门可以关闭或完全打开。 对增益的调整同时改变MV在这些限制之间的误差值范围。 该误差范围的宽度以及因此PV的宽度称为比例带（PB），它是比例增益的倒数。 虽然增益在数学处理中是有用的，但在实际情况中通常会提到比例带。
炉子的例子
当控制工业炉的温度时，通常最好根据炉子的当前需要控制燃料阀的开度。 这有助于避免热冲击并更有效地施加热量。
在低增益时，仅在检测到错误时应用小的纠正措施。 该系统可以是安全和稳定的，但是响应于变化的条件可能是缓慢的。 错误将在相对较长的时间内保持不变，并且系统过度阻尼。 如果比例增益增加，则这种系统变得更具响应性并且更快地处理错误。 当整个系统被认为是临界阻尼时，增益设置有一个最佳值。 环路增益增加超过此点会导致PV振荡，并且这种系统欠阻尼。
欠
在炉子示例中，假设温度朝着设定点增加，在该设定点处，稳定状态需要50％的可用功率。 在低温下，施加100％的可用功率。 当过程值（PV）在SP的10°范围内时，热输入开始通过比例控制器降低。 这意味着从完全输入到无功率输入的20°比例带（PB）均匀地分布在设定值附近。 在设定点，控制器将根据需要施加50％的功率，但是加热器子系统和炉壁内的杂散存储的热量将使测量的温度保持超过所需的温度。 在SP上方10°处，我们到达比例带（PB）的顶部并且没有施加功率，但是在开始回落之前温度可以继续上升。 最终当PV回落到PB中时，再次施加热量，但是现在加热器和炉壁太冷并且在其下降停止之前温度下降得太低，因此振荡继续。
欠阻尼炉控制系统产生的温度振荡由于许多原因是不可接受的，包括燃料浪费和时间（每个振荡周期可能需要许多分钟），以及炉子及其内容物严重过热的可能性。
过阻尼
假设控制系统的增益大幅度降低并重新启动。 当温度接近时，比SP低30°（此时为60°比例带（PB）），热量输入开始减少，炉子的加热速度有时间变慢，并且随着热量的进一步增加减少，最终达到设定值，就像达到50％的功率输入并且炉子按要求运行。 当炉子仅使用52％然后51％的可用功率爬升到其最终温度时有一些浪费的时间，但至少没有造成伤害。 通过小心地增加增益（即减小PB的宽度），可以改善这种过阻尼和缓慢的行为，直到系统对该SP温度进行临界阻尼。 这样做被称为“调整”控制系统。 经过良好调整的比例炉温度控制系统通常比开关控制更有效，但仍然比炉子在熟练的手动控制下响应更慢。
PID控制
除了缓慢的性能以避免振荡之外，仅比例控制的另一个问题是功率应用总是与误差成正比。 在上面的例子中，我们假设设定温度可以保持50％的功率。 如果在不同的应用中需要熔炉，更高的设定温度需要80％的功率来维持它，会发生什么？ 如果增益最终设置为50°PB，则除非炉子低于设定值15°，否则不会施加80％的功率，因此对于其他应用，操作员必须始终记住将设定点温度设置为比设定温度高15°实际需要。 这个15°的数字也不是完全恒定的：它取决于周围的环境温度，以及影响炉内热量损失或吸收的其他因素。
为解决这两个问题，许多反馈控制方案包括数学扩展以提高性能。 最常见的扩展导致比例 – 积分 – 微分控制或PID控制。
衍生动作
微分部分与误差随时间的变化率有关：如果测量变量快速接近设定值，则执行器提前退回，使其能够滑行到所需的水平; 相反，如果测量值开始快速远离设定点，则应用额外的努力 – 与速度成比例 – 以试图维持它。
微分动作使控制系统的行为更加智能化。 在控制系统上，例如调节炉子的温度，或者可能是移动车辆上的重型物品如枪或相机的运动控制，经过良好调节的PID控制器的微分作用可以使其达到并保持比大多数熟练的操作人员更好的设定点。
如果过度应用微分作用，它也可能导致振荡。 一个例子是PV向SP快速增加，然后提前停止并且似乎从设定点“回避”，然后再向上升。
整体行动
积分项放大了长期稳态误差的影响，应用不断增加的努力，直到它们减少到零。 在上述炉子在各种温度下工作的例子中，如果施加的热量没有使炉子达到设定点，无论出于何种原因，积分作用越来越多地使比例带相对于设定点移动，直到PV误差减小到零并且实现了设定点。
每分钟增加％
某些控制器包括限制“每分钟增加百分比”的选项。 该选项对于稳定小型锅炉（3 MBTUH）非常有帮助，特别是在夏季，轻载时。 电站锅炉“可能需要以每分钟5％的速度改变负荷（IEA Coal Online – 2,2007）”。
其他技术
可以过滤PV或错误信号。 这样做可以降低系统对不良频率的响应，以帮助减少不稳定性或振荡。 一些反馈系统将仅以一个频率振荡。 通过滤除该频率，可以应用更“僵硬”的反馈，使系统响应更快，而不会使自己分开。
可以组合反馈系统。 在级联控制中，一个控制回路将控制算法应用于针对设定值的测量变量，但随后向另一个控制回路提供变化的设定值，而不是直接影响过程变量。 如果系统具有几个不同的待控制的测量变量，则每个系统都将存在单独的控制系统。
许多应用中的控制工程产生比PID控制更复杂的控制系统。 这些领域的示例包括电传操纵飞机控制系统，化学工厂和炼油厂。 模型预测控制系统是使用专门的计算机辅助设计软件和要控制的系统的经验数学模型设计的。
PID和逻辑控制的混合系统被广泛使用。 例如，线性控制器的输出可以通过逻辑互锁。
模糊逻辑
模糊逻辑试图将简单的逻辑控制器设计应用于复杂的连续变化系统的控制。 基本上，模糊逻辑系统中的测量可以部分正确，即如果yes为1且no为0，则模糊测量可以在0和1之间。
系统规则用自然语言编写，并转化为模糊逻辑。 例如，炉子的设计将从以下开始：“如果温度太高，减少燃料到炉子。如果温度太低，增加炉子的燃料。”
通过查看它们落在三角形上的位置，将现实世界的测量值（例如炉子的温度）转换为0到1之间的值。 通常，三角形的尖端是最大可能值，转换为1。
然后，模糊逻辑将布尔逻辑修改为算术。 通常，“not”操作是“output = 1 – input”，“and”操作是“output = input.1乘以input.2”，“或”是“output = 1 – （（1 – input。 1）乘以（1 – input.2））“。 如果值被限制为0和1，则减少为布尔算术，而不是允许在单位间隔[0,1]中的范围。
最后一步是“解模糊”输出。 基本上，模糊计算的值介于0和1之间。 该数字用于选择线的值，其斜率和高度将模糊值转换为实际输出数。 然后这个数字控制真实的机器。
如果正确定义三角形并且规则正确，则结果可以是良好的控制系统。
当将稳健的模糊设计简化为单个快速计算时，它开始类似于传统的反馈环路解决方案，并且可能看起来模糊设计是不必要的。 然而，模糊逻辑范例可以为大型控制系统提供可扩展性，其中传统方法变得难以操作或成本高。
模糊电子是一种电子技术，它使用模糊逻辑代替数字电子中更常用的双值逻辑。
物理实施
实施范围来自紧凑型控制器，通常具有用于特定机器或设备的专用软件，以及用于工业过程控制的分布式控制系统。
逻辑系统和反馈控制器通常用可编程逻辑控制器实现。