搞自控理論的喜歡研究控制算法。文無第一文無第二，既然有算法總要比試比試，閉環系統的頻域分析和時域分析是常用方法。一般的結論都是自說自話。為什么呢？1.如果都是線性控制器其實都只適用一部分被控對象；2.控制是實時的在穩定和約束的前提下進行魯棒和最優的折中。目標和關注點不同控制器結構和參數就有所不同。
工業界也做算法改進但是這些改進都是基于PID進行的。例如不完全微分、比例微分先行、抗積分飽和、變增益、兩自由度…，雖然工程師就是為了解決實際問題，可能并不一定知道這些改進賦予了PID現代控制理論的很多特性。實戰專家沒有很多理論支持根據實際情況開發了很多PID整定的方法，可惜大部分都只是提出了一個方法而已！
工業界的所謂最優控制性能和理論研究顯著不同。為什么呢？這是因為工業界必須玩真的，工業界不可能只通過仿真或者理論分析就證明自己方法的有效性。在一個人造的物理系統，必須要考慮在操縱變量的操作幅度和頻率都受限情況下的控制性能。嚴格意義上真實的控制系統的非線性不可避免，模型失配是常態。很多新算法都是紙面的性能，關注點的脫節導致了理論和實踐的鴻溝，而且雙方好像也沒有填平鴻溝的強烈意愿！
其實工業界所謂的最優控制性能很簡單：滿足控制要求即可。使用有限的手段滿足控制要求又盡量少的影響相關過程是追求的實際控制性能。使用PID的改進算法和控制結構改進是常用的提升控制性能的方法，有時候重新選擇變量也會使用，實在沒有辦法了會進行工藝設備的改進。新的控制算法不是工程師工具箱里的工具。
如此低的控制性能要求也做不到嗎？恰恰相反實際情況是：現場條件受限、變量耦合而控制要求太高造成控制性能不能滿足要求，甚至不能自控。解決的辦法：1.Lambda整定單回路；2.控制回路的結構改進；3.多變量控制系統的分析和設計。實際工作中這三步的重要性是反著來的。
對控制問題本質的深刻理解是核心和關鍵。有規律的波動和人工干預是裝置存在過程控制提升機會的主要表現。
我們常常連什么是最優控制性能都沒有確定，你說大家溝通起來豈不是效率奇低。新控制算法對現場意義不大，在控制方案設計上下一點功夫是很有意義的，可惜追隨Skogestad教授從事這方面研究的人不多。可能是工程問題也可能是不夠理解而不重視。
“我研究的總體目標是開發簡單而嚴格的方法來解決具有工程意義的問題”,“APC不是萬能的，沒有BPC和ARC是萬萬不能的。”
作者：馮少輝
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