1.2 系统集成（参考译文，黄建明）
根据上述讨论显而易见，控制工程的成功取决于对控制系统的全局考虑。体现在典型控制设计中的问题如下：
对象，即被控过程；
目标；
传感器；
驱动器；
通信；
计算；
结构和接口；
算法；
解释扰动和不确定性；
下文对这些问题进行简要讨论。
对象
工厂设备的物理布局是控制问题的本质部分。因此，一个控制工程师需要对所研究的工艺过程的机理很熟悉。这包含对系统中基本的能量平衡、质量平衡和物料流的初步了解。同样，必须理解设备的大小以及与性能指标间具有什么样的关系。特别是在设计和维护控制系统时，我们建议首先建立粗略的机理模型，再对这些模型作进一步的完善。
目标
在设计传感器、驱动器或控制结构之前，重要的是已知目标，也就是明确地表达控制目标。具体内容如下：
想要实现什么目标（降低能耗，增加产量，…）？
要实现这些目标，哪些变量需要加以控制？
需要达到什么程度的性能（精度，速度，…）？
传感器
传感器是控制的眼睛，使人们能够知道控制系统的运行情况。确实，人们谈到控制时有时这样说：如果你能测量出它，你就能控制它。这显然过于简单化，不能从字面去理解。但是，这句容易记住的话强调了一个事实，即：能够做出合适的测量是整个控制问题的先决部分。而且，新的传感器技术往往能够使得改善控制性能成为可能。
另外，在特别重要的测量不容易获得的情况下，通常可以根据其它测量值推断这些重要的信息，这就导致了软传感器或虚拟传感器的概念。人们将会看到，这是控制工程师工具库中最有效的技术。
驱动器
一旦传感器在合适的位置检测出工艺过程的状态，紧接着是作用或驱动系统的能力问题，以使工艺过程从当前状态运行到所需的状态。因此，我们看到，驱动是控制问题中的另一本质要素，也常常能够用新的或改进的驱动器显著改善控制性能。相反，不适当的或质量差的驱动器是难于控制的关键。典型的工业
控制问题通常会涉及许多不同的驱动器——例如，如图1.1所示的平整度控制装置。
通信
传感器与驱动器的互联涉及通信系统的使用。典型的工厂可能有成千上万个信号需要远距离传输。因此，
通信系统及其相关协议的设计是现代控制工程中越来越重要的一个方面。
在实时通信系统中，存在一些特殊的问题和要求。例如，在语音通讯中，小的时延和失真在传输中通常
不那么重要，因为对接收方来说，它们很容易被识别。然而，在高速实时控制系统中，这些问题可能相当重要。例如，越来越倾向于使用以太网连接进行实时控制的数据传输。然而，就如熟悉这一技术的人所知道的那样，如果在传递通道上出现延迟，那么发送器会简单地在随机延后一段时间后再一次尝试发送，这就明显地在数据传输中引入了一个非确定性的延迟。所有控制系统都依赖于其过去和现在运行状态的精确知识，所以注意这种时延对整个控制系统的性能非常重要。
计算
在现代控制系统中，传感器与驱动器之间总是通过某种计算机联系在一起，因此，计算机问题必然是整体设计的一部分。现代的控制系统使用多种计算设备，包括DCS（分布式控制系统）、PLC（可编程逻辑控制器）以及PC（个人电脑）。在某些情况下，这些计算机设备就它们所提供的方便程度而言相当有限。如同通信延迟一样，计算延迟可能是控制系统操作取得成功或失败的关键。由于准确定时的重要性，因此，可能需要多任务实时操作系统。
计算的另一个问题是数值精度问题。我们知道，有个别的控制系统，仅仅是因为对数值精度问题重视不够，未能达到期望的性能指标。为此，以后我们会专门讨论这一问题。
最后一个基于计算机应用于控制中的问题是控制系统设计和实现的方便性。控制系统快速原型化的现代计算机辅助工具为控制系统建模、设计、仿真和实现提供集成环境。这些容易生成实时程序代码的形象
化方法，能够使先进控制算法的开发时间由数月减少到数天或在某些情况下减少到数小时。
结构和接口
在控制系统设计中什么与什么相连接是一个很重要的问题。有人可能会觉得最好的解决办法是把所有
的信号都接入到中央控制室，这样就可以使每一次控制行为都建立在全部的信息基础之上(这导致了所谓的集中控制)。可是，在实践中这很少是（如果曾经是）最好的解决办法。事实上，有很好的原因说明为什么人们可能不希望把所有的信号集中在一起，明显的反对理由包括复杂性、成本、计算时间上的限制、可维护性和可靠性。
这样，人们通常将控制问题划分成易于处理的子系统。怎样进行子系统的划分是控制工程师专业范围的一部分。当然，在本书提供的案例研究中，我们将看到结构问题可能对控制系统的最终成功（否则，将是另外的情况）至关重要。
确实，控制系统设计师能够用来改善性能的一个主要手段就是研究如何改变控制问题的结构。作为例证，举一个本书后面的实际例子，如可逆式轧机的厚度控制性能无法摆脱受特定结构的限制。结果表明，驱动器、传感器或算法（在此结构内）的任何改善都不能纠正这一问题。然而，通过简单地改变结构，使之包括额外的驱动器（即到卷取机和开卷机的电流），那么困难就得以解决。作为一个更简单的
例子，请读者比较当你的眼睛睁开或闭上时在你的手指上试图倒立平衡一把扫帚的差异，在这里，再一次存在结构差异——这一次涉及可用到的传感器的作用。
因此，我们看到在控制设计问题中结构问题是极为重要的。更进一步的结构问题需要反复研究如何分解和解决复杂问题。这就产生了表1.1所示的分层控制结构。
在确定了需要进行哪些连接之后，就存在各种子系统如何进行接口的问题。由于各种设备之间往往需要特定的接口，这就使得接口问题常常成为一项极不平凡的工作。幸运的是控制设备供应商知道这一困难，因而接口标准化工作得到越来越多的重视。
springboot原理和机制
表 1.1  典型控制层级
层级描述目标时间间隔典型设计工具
4 工厂级优化满足客户的订单和物料的调
度供应
每天静态优化
3 单元操作级稳
态优化单元装置的有效操作（例如，
精馏塔）
每小时静态优化
2 单元操作级动
态控制达到第3级指定的设定点并实
现扰动快速恢复
每分多变量控制（例如，
模型预测控制）
1 单驱动器级动
态控制操作驱动器（例如，阀门）达
到第2级指定的液体流量
每秒变单量控制（例如，
PID）
算法
最后，我们来介绍控制工程的真正核心部分——连接传感器和驱动器的算法，这是大家容易低估的最后一个问题。
举读者日常生活经验中的一个简单的例子，如国际顶级水平的网球比赛。人们易于接受打网球需要良好的视力（传感器）和强健的肌肉（驱动器），但这些属性还不够。的确，手眼协调（即控制）同样是成功的关键。
因此除了传感器和驱动器之外，控制工程师必须涉足动力学和反馈控制科学，实际上，这门学科将是本书的中心主题。正如我们的一位同事所言：传感器为眼睛，而执行器是肌肉，但控制科学代表策略。
扰动与不确定性
使控制科学有趣的一个问题是所有的现实系统都受到噪声和外部扰动的作用，这些因素对系统的性能有很大的影响。举一个简单的例子，飞机受到阵风的干扰，而轿车上的巡航控制器必须应对不同的道路坡
度和不同的车辆负荷。然而，我们会发现，通过适当的控制系统设计，对外部干扰极不敏感是可以实现的。
另一个相关的问题是模型不确定性。所有的现实系统的模型都非常复杂，但是反馈控制的重要特性就在于常常使用相对简单的模型就可以达到要求的性能。当然，对于一个设计师来说，去认识模型的不确定性对控制性能的影响并关注建立更好的模型能否获得更好的性能是他义不容辞的工作。
上述的两个问题已部分地由卓越的反馈性能得到解决。这一概念将成为本书大部分内容的基础。
相似性
最后一点是，对于所有相互关联的系统，包括控制系统，其最好的性能取决于其最薄弱的部件。这预示着在控制系统设计中，我们需要确保所有的部分(对象、传感器、驱动器、通信、运算、接口、算法等等)都有大致可相比较的精度和性能。如果不能达到这一点，重点应放在最薄弱的部件，以近乎相同的投资得到最好的回报。例如，如果性能的限制因素是需要替换一个粘滞阀或为一个关键的无法测量的物理量开发一个虚拟传感器，那么不需要把所有的注意力用于改善系统的线性模型（在现代控制理论中，改善系统的线性模型是改善系统性能的常用手段）。因此，从全局考虑，需要对各个部分的不合理的预算进行准确评估。
成本效益分析
虽然我们的问题是关于以一定程度的努力确保最好的回报，但重要的是提高效益分析。控制工程，与所有其它种类的工程一样，取决于能够使管理人员相信在具体工程中诱人的成本效益综合。在现代工业中，成本回收期往往短至6个月，因此成本效益问题需要予以认真和详细的关注。典型步骤如下：  评估适宜于控制的范围；
列一份进行更细致考查的简表；
确定具有重要的经济或环境影响的相关项目；
咨询合适的人员（管理人员、操作人员、生产人员、维修人员等）；
确定行动重点；
收集以后比较用的基准数据；
确定修订的性能规范；
更新驱动器、传感器等；
开发算法；
通过仿真测试算法；
在装置上使用快速原型系统测试算法；
收集初步的性能数据与基准数据进行比较；
最终实现；
收集最终性能数据；
工程总结报告。
摘自：控制系统设计，2002年

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