发表于：2010/6/25 12:15:48
#0楼
HHS自控调节理念
——用计算机程序进行控制调节的理念
黄惠生 huhush1@163.com 15536337358
摘 要 本文企图用“HHS自控调节理念”给自控调节技术打开一片新天地，让它从繁琐的数学公式中解放出来，还它物理过程的真面目，以便让更多的人、尤其是工程技术人员参与到自控调节技术的发展和创新中。文中详细讲解了“HHS自控调节理念”，以及按它的思路编的几个典型算法，算法简单直观。基础算法只有一个参数，且只有13个可选值，能快速准确求出设定状态的驱动值，使系统稳定，抗干扰性强，这里不存在非线性问题，基本解决了单参量控制问题。也介绍了按此思路编的调试算法的工具——被控物理模型，用它调试就像用真设备调试，使用简单，结果可靠。它是独立于控制算法的、通用的，你也可用自己的算法像控制真设备一样控制它，成为你调试自己算法的得力工具。
本文只涉及用计算机程序控制（数字控制）的参数调节（过程控制）的领域。
IT时代，何必穿PC新鞋，走PID独木桥——PID是让计算机模仿“模拟控制电路”进行控制，没有充分发挥计算机的优势。被控系统的过渡过程本质是物理过程，为甚么非要转化为数学模型，然后用数学规律去控制？
提出“HHS自控调节理念”——用物理规律控制物理过程，用物理模型研究控制算法，将人的预估和判断能力赋予程序，将人脑的文字思维赋予算法，以求维持量和变态量为着眼点，用一步一步、一步一法解决非线性和干扰难题，让工程技术人员能成为自控调节技术创新的主体。
本文未列参考文献，原因是该列的太多了，它包括笔者所掌握的全部理论知识，物理的、数学的、专业工程的、甚至哲学的，因这些知识在制定控制策略时都用到了。但有一篇文章必须提及，那就是在网络上看到的冯纯伯院士的文章“自动控制所面临的挑战.”。他精辟地指出目前自动控制面临的两大大难题：建被控系统（尤其是非线性系统）的数学模型难的问题、过分依赖数学家来发展自控调节技术的问题。并提出一个解决思路，冯纯伯院士说“人们的思维有两种，一种是数字的（Numeracy），一种是文字的（Literacy），后者常常含有更多的智能信息。目前现有的建模和控制基本上都是建立在数字式分析的基础之上的。事实上人在控制时并不一定需要知道精确的数字，而常只需要某些动态特征，例如系统是否会振荡、稳定度大不大，等等。”和笔者的想法有点不谋而合，这大大增强研究下去的决心。
内容： 一、HHS自控调节理念的核心
二、类速算法
三、被控模型的建立
四、类温自适应算法
五、类温自适应优化算法
六、类温测参算法
七、类温测参后程序控制算法
八、压力流量解耦算法
九、HHS自控调节理念产生的原因
十、HHS算法产品简介
一、HHS自控调节理念的核心
控制的目的就是用适当的驱动使被控设备的被控量达到要求。在用计算机程序控制时，控制算法的任务就是根据被控量的当前值来确定下步的驱动值。
控制过程可分两阶段——把被控设备由初始状态推到要求的稳定状态，然后维持这个稳定状态。
在稳定状态阶段，整个驱动用于稳定状态的消耗，下面把这个驱动叫“维持量”，这部分常以单位时间耗量计算，如功率。
多数设备，启动后，一直用维持量驱动，设备就会达到设定的稳定状态。从这个角度说，控制是很简单的事，只要按设计设备时用的公式计算出维持量就行了。但有两个问题，一是有的被控量，如温度，只用维持量驱动，达到设定的稳定状态太耗时间，二是不易算准维持量，或维持量要随环境条件变化而变化。
对耗时长，可加大驱动来解决，加大的部分叫“变态量”，用来改变设备状态之意，这时它常以累计量计算，如能量。如温度设备，设备的各部分有热容量（每升一度需要的能量），设定温度减起步温度乘以热容量就求得变态量。
理想的情况是，已知变态量和维持量，先用变态量驱动，变态量用完后，虽未达稳定值，也立即改用维持量驱动。这样可最快地达到稳定值。虽然这不能完全做到，但这是重要思路。在后面介绍的HHS类温测参算法接近了这个理想。
对环境条件变化就只能边控制边计算。
“维持量”和“变态量”的概念在实际运用中，可扩展。如：对与稳定状态较近的状态所需的变态量有“纠偏量”的含义；在程控被控量（在规定的时间内匀速变到另一值）时，可将稳定状态定为匀速变化状态，其“维持量”等于一个匀变的维持量加一个变态量。
显然，“维持量”和“变态量”的性质不同，算法也应不同，应分别计算。“维持量”应算准确，多数可用物理中的平衡类规律（如能量守恒定律，驱动力与阻力平衡）来计算。现有算法多用积分方法，造成易振荡的缺点；
“变态量”多采用估算，根据控制中被控量变化情况估算。可以估算的前提是，虽然估算面对的是黑匣子，好像无从下手，但这个黑匣子不是随便做出来的，它是设计人员精心计算设计出来的，它的总驱动功率与“维持量”或“变态量”及被控量设定值是有合理比例的。不可能设计成，用10KW的电炉丝去加热并保温一茶杯水到80度。有此合理比例，就能进行估算，这就是用文字思维来解决问题。HHS自适应算法能做到：一个是长时间才能稳定的真空干燥箱，一个是十来分钟达设定温度的塑料袋封口烙铁，不改参数就都能控制好，不亚于PID控制的。当然“变态量”也可测出，或用物理公式算出。
控制过程的核心，就是不断计算“维持量”和“变态量”，这个理念使制定控制战术思路十分清晰，能大大简化计算公式。
现有算法不将“维持量”和“变态量”两个量分开算，这就造成，在“尽快达设定状态”和“防振荡”之间，顾此失彼，不易恰到好处。只好两方面都迁就点，降低控制效果。
过程控制中还有一个非常重要的量——时间。HHS自控调节理念是如何处理这个量的？还用前述的黑匣子概念。系统设计者对被控量采样周期的确定，必须满足过程快慢和控制精度的要求，原则是能及时采样到被控量的变化。于是，在一般情况下，可以把采样周期定为算法的控制周期，并把它定为算法的时间单位。一个控制周期就是前述的“一步”，计算一次驱动输出。（注意，控制周期与输出周期无关）。HHS算法只完成由当前被控量值计算驱动输出值的任务，工作方式是，主控程序定时调用一次，调用时写入被控量当前值，读出输出值，对算法来说，就是过了一个时间单位。温度过程是慢过程，HHS类温算法一般一秒调用一次。
HHS自控调节理念认为，对控制来说，其任务是前瞻性的，预估性的，因而驱动引起被控量变化的趋势，是制定控制策略的要点。
HHS自控调节理念根据被控量变化的趋势，把单参量设备分类——在驱动过程中，突然撤消驱动，被控量是按原方向变还是反方向变。A、按原方向变者如温度控制，加热升温过程中停加热，温度会继续按原方向变——上升，这类被控设备叫“类温设备”，这类设备还有个特点，所需变态量大、维持量小，升温时要全功率加热，保温时多数只需10%以内的功率，较难控制（参看第三部分的类温被控设备）。位置控制也属此类设备，撤消驱动，物体因惯性仍会继续运动，位置仍然前移。B、反方向变者如速度设备，撤出驱动力后，速度开始减小，这类被控设备叫“类速设备”，一般流量、压力设备属此类设备。在要求不高时，这类设备可用“一直用维持量驱动，设备就会达到设定的稳定状态”方法控制。
显然，对这两类设备要用不同的控制策略，HHS自控调节算法 就分“类温算法”和 “类速算法”两种。
HHS自控调节理念认为，在控制过程中，设备是一步一步走向稳定的。根据前一步的数据来确定下一步的控制战术，其准确性肯定比从整体模型数据来确定时要高，而且简单。 “一步一法”可以只考虑设备在这一步时的特性，将设备简化为一个简单的线性系统，就像由采样值计算温度值时，把“温度-采样电压”曲线分段成直线，而且分段很多，得到被控量和驱动值之间的定量关系，建立笔者所谓的“趋势算式”，用它计算维持量。用当前被控量变化情况估算变态量。显然，现代控制理论最头痛的系统非线性问题不存在了，甚至外界的干扰问题在这里也不存在了，多省心。
实际上，多数改进的PID也是基于这种思维，如分段PID，但只是给PID打补丁。
于是，你知道被控物理过程中，各物理量间的关系，就可找到可用的趋势算式，不需要繁琐的数学推导。
现代控制理论总是想找一个（或一套）对系统的整个过程都适用的计算公式，即使没干扰的情况下，已肯定是件很难的事。何况还有不确定的各种干扰。其思路有点自找麻烦。实际上，离稳定状态较远时，准确计算的意义不大。应把精力放在关键的地方。
HHS自控调节理念认为，不能盲目追求无偏差控制，在稳定阶段，重点不在减小静差，而应着眼于在摆动中减小摆动。在发现偏差时立即给驱动加纠偏量，及时纠偏减小摆动。消除静差的思路会误导控制策略。
理由是，数字控制中的驱动值不可能连续变化。用X1驱动，被控量稳定到Y1，用X1+1驱动，被控量稳定到Y2，那么当设定值Yn在Y1和Y2之间时，无论如何也不能稳定到Yn，即不可能消除静差。只能在高于Yn时用X1驱动、在低于Yn时用X1+1驱动、Y值必然上下摆动。一般设备的驱动值X的分辨率常小于Y的分辨率。PID宣称用积分法消除静差，它忽略了数字控制和模拟电路的区别，模拟电路是连续变化的，积分可消除静差，但数字控制时，往往受驱动值分辨率的限制，消除不了静差。
驱动的分辨率还影响积分纠偏法在稳态下纠偏的速度，经常看到操作员为此干着急——明明已超过设定值了，但看不到驱动值减小。等待积分出一个字的输出后，输出才会减小，显然是滞后纠偏，波动必然加大。
一个算法的通用性和抗干扰性，从它需要设置的控制参数数量和参数可选值的数量看出，显然它们是成反比的。参数多、可选值多，通用性和抗干扰性必然差。HHS自适应算法只有调节强度一个控制参数，并定为0-12共13级。真空干燥箱和塑料袋封口烙铁的温度特性相差很大的设备，不改参数的HHS自适应算法能将它们都控制好，目前有这样的算法吗？
参数有明确的物理意义，它对控制效果的影响就清楚，对系统设计、提高控制效果、用户使用都具有重要意义：
1、 如对温度控制，环境温度对控制效果影响很大，在夏天整定的参数，冬天不好用。若算法中有环境温度参数，则用户在不同季节设置对应的环境温度，可解决这类问题。更进一步，用热电偶测温的冷端补偿温度就是环境温度，就不需要修改，彻底解决这问题了。如果算法中有某阀门的参数，则换阀门后修改为新阀门的参数即可。
2、 HHS自适应算法的调节强度物理意义明确，值大对应过程快但过冲大，反之过程慢但过冲小，非自控专业用户也能按控制效果情况修改它。同时，不同用户对这两点有不同要求时，提供了选择设置的余地。
3、 显然，宁肯设置3个物理意义明确的参数，也不愿设置一个对效果影响不明确的参数。HHS测参算法所测得的参数，用户可以用他们自己的方法测出。
4、 参数可在控制过程中测出，如对控制起关键作用的“维持量”、“滞后时间”等。PID的参数在控制过程中很难测出，因它是整个过程的参数。
5、 如果将HHS自控调节理念及算法的原理教给系统设计的工程技术人员，并在设计时考虑控制策略，则可能添加几个对控制大有好处的物理量的测量环节，尤其是设备和环境干扰量。上述环境温度即是一例。
HHS自控调节理念扩展了制定控制战略的路子：也就是“维持量”和“变态量”有多种计算途径：
1、在设计设备硬件时得出：设备的设计者在设计时，他必需按设备的工作原理、结构参数和运行参数进行计算，他首先要确定的就是“维持量”和“变态量”的大小（定驱动功率），自然有详尽的计算法和相应的数据。比如，设计一台恒温设备，设计者要根据设备大小和要在多长的时间内升到设定值，来决定加热功率大小，这个时间乘以功率就是“变态量”。要根据保温结构确定保温功率，也就是“维持量”。当然这不会很准，但比无边无际地去找要快而容易了，控制时加点纠偏算法即可，减小过渡时间。这是编写某种设备专用算法的路径。
2、进行测参操作（自整定）得出，这里，测定出维持量和变态量；也可测定出执行元器件的特性曲线、运动构件的质量、惯性等，控制中用这些参数计算出维持量和变态量。
3、控制过程中，一步一法，边驱动，边利用反馈量计算“维持量”和“变态量”，实现“自适应”。这主要用在使用条件变化范围大的通用控制程序中。HHS自适应算法即属此类。自然上两类中也含这方面的计算——在修正维持量时。
在维持量和变态量的计算中，直接用物理规律的公式或工程计算公式进行，有以下优点：
1、一个系统过程所遵循的物理规律较多，因而控制战术的选择的余地很大，便于得到控制效果好的算法或程序。例如系统的稳定状态实际是个平衡状态——能量平衡或力量平衡，用这两个平衡规律来计算维持量，是很好的方法，可惜现代控制理论不用。
2、用物理规律控制物理过程的思路设计出来的控制程序参数，其物理意义明确，不仅有利于程序编制者调试，也有利于系统使用者理解和操作。
3、不同的物理过程的参数名称虽不同，从哲学观点来看，其遵循的多数规律是相似的，因而可编出通用性很强的算法和程序。
4、直接用物理公式或工程计算公式来建系统中被控部分的物理模型，使模型更接近真实设备，不会因数学变换而变形。用它调试控制算法，和用真设备调试一样，调试好就能用于实际。
总之，从下面的几个应用实例，可以看到在HHS自控调节理念下，可以得到PID（包括它的改进型）达不到的控制效果。
余下内容请下载看，欢迎批评指教。
本文去年年底曾投稿自动化学报，不出几天即退稿，退稿说明：
在控制理论与技术的发展历程中，存在着两种不同的"研究哲学"。工程和应用背景的学者们比较喜于和长于"从物理到物理"的研究哲学，直接面向实际问题和实际对象，对已经揭示的控制原理和规律能够提供直观和易于理解的阐述，在工程教育和现场应用中具有不可忽视的作用，但一般不易于发现新现象和新规律，形成严密的控制理论。数学和理论背景的学者们比较喜于和长于"从数学到数学"的研究哲学，面向系统问题和理论模型，对已经揭示和正在形成的控制原理能够发现新现象和提供新规律，形成比较严密的理论但还属于有待应用学者们再研究的基础理论，毕竟马克思也认为"一门科学，只有当它成功地应用了数学，才能看做很好地发展了的"，但不易于为众多的工程师们所理解和认同，处于"曲高和寡"的尴尬状态。多年以前，就有有识之士倡导和力行 "从物理到数学，再从数学到物理"的研究哲学，以期避免一种倾向掩盖另一种倾向，但这何尝是一件容易的事。鉴于本刊的征稿范围，不可能也不准备成为这种讨论的场地，敬请本文作者予以理解，并建议作者将文稿投寄相关有影响的学术会议如"中国控制会议"、"中国控制与决策会议"、"中国控制教育年会"等，以期引起有效的关注和讨论。
好像只有数学的东西才“发现新现象和新规律，形成严密的控制理论”，那怕它“曲高和寡”（没多大实用价值）。本来杂志就是百家争鸣的地方，但……。
自动化学界就这样的被统治着。如何能创新！
——用计算机程序进行控制调节的理念
黄惠生 huhush1@163.com 15536337358
摘 要 本文企图用“HHS自控调节理念”给自控调节技术打开一片新天地，让它从繁琐的数学公式中解放出来，还它物理过程的真面目，以便让更多的人、尤其是工程技术人员参与到自控调节技术的发展和创新中。文中详细讲解了“HHS自控调节理念”，以及按它的思路编的几个典型算法，算法简单直观。基础算法只有一个参数，且只有13个可选值，能快速准确求出设定状态的驱动值，使系统稳定，抗干扰性强，这里不存在非线性问题，基本解决了单参量控制问题。也介绍了按此思路编的调试算法的工具——被控物理模型，用它调试就像用真设备调试，使用简单，结果可靠。它是独立于控制算法的、通用的，你也可用自己的算法像控制真设备一样控制它，成为你调试自己算法的得力工具。
本文只涉及用计算机程序控制（数字控制）的参数调节（过程控制）的领域。
IT时代，何必穿PC新鞋，走PID独木桥——PID是让计算机模仿“模拟控制电路”进行控制，没有充分发挥计算机的优势。被控系统的过渡过程本质是物理过程，为甚么非要转化为数学模型，然后用数学规律去控制？
提出“HHS自控调节理念”——用物理规律控制物理过程，用物理模型研究控制算法，将人的预估和判断能力赋予程序，将人脑的文字思维赋予算法，以求维持量和变态量为着眼点，用一步一步、一步一法解决非线性和干扰难题，让工程技术人员能成为自控调节技术创新的主体。
本文未列参考文献，原因是该列的太多了，它包括笔者所掌握的全部理论知识，物理的、数学的、专业工程的、甚至哲学的，因这些知识在制定控制策略时都用到了。但有一篇文章必须提及，那就是在网络上看到的冯纯伯院士的文章“自动控制所面临的挑战.”。他精辟地指出目前自动控制面临的两大大难题：建被控系统（尤其是非线性系统）的数学模型难的问题、过分依赖数学家来发展自控调节技术的问题。并提出一个解决思路，冯纯伯院士说“人们的思维有两种，一种是数字的（Numeracy），一种是文字的（Literacy），后者常常含有更多的智能信息。目前现有的建模和控制基本上都是建立在数字式分析的基础之上的。事实上人在控制时并不一定需要知道精确的数字，而常只需要某些动态特征，例如系统是否会振荡、稳定度大不大，等等。”和笔者的想法有点不谋而合，这大大增强研究下去的决心。
内容： 一、HHS自控调节理念的核心
二、类速算法
三、被控模型的建立
四、类温自适应算法
五、类温自适应优化算法
六、类温测参算法
七、类温测参后程序控制算法
八、压力流量解耦算法
九、HHS自控调节理念产生的原因
十、HHS算法产品简介
一、HHS自控调节理念的核心
控制的目的就是用适当的驱动使被控设备的被控量达到要求。在用计算机程序控制时，控制算法的任务就是根据被控量的当前值来确定下步的驱动值。
控制过程可分两阶段——把被控设备由初始状态推到要求的稳定状态，然后维持这个稳定状态。
在稳定状态阶段，整个驱动用于稳定状态的消耗，下面把这个驱动叫“维持量”，这部分常以单位时间耗量计算，如功率。
多数设备，启动后，一直用维持量驱动，设备就会达到设定的稳定状态。从这个角度说，控制是很简单的事，只要按设计设备时用的公式计算出维持量就行了。但有两个问题，一是有的被控量，如温度，只用维持量驱动，达到设定的稳定状态太耗时间，二是不易算准维持量，或维持量要随环境条件变化而变化。
对耗时长，可加大驱动来解决，加大的部分叫“变态量”，用来改变设备状态之意，这时它常以累计量计算，如能量。如温度设备，设备的各部分有热容量（每升一度需要的能量），设定温度减起步温度乘以热容量就求得变态量。
理想的情况是，已知变态量和维持量，先用变态量驱动，变态量用完后，虽未达稳定值，也立即改用维持量驱动。这样可最快地达到稳定值。虽然这不能完全做到，但这是重要思路。在后面介绍的HHS类温测参算法接近了这个理想。
对环境条件变化就只能边控制边计算。
“维持量”和“变态量”的概念在实际运用中，可扩展。如：对与稳定状态较近的状态所需的变态量有“纠偏量”的含义；在程控被控量（在规定的时间内匀速变到另一值）时，可将稳定状态定为匀速变化状态，其“维持量”等于一个匀变的维持量加一个变态量。
显然，“维持量”和“变态量”的性质不同，算法也应不同，应分别计算。“维持量”应算准确，多数可用物理中的平衡类规律（如能量守恒定律，驱动力与阻力平衡）来计算。现有算法多用积分方法，造成易振荡的缺点；
“变态量”多采用估算，根据控制中被控量变化情况估算。可以估算的前提是，虽然估算面对的是黑匣子，好像无从下手，但这个黑匣子不是随便做出来的，它是设计人员精心计算设计出来的，它的总驱动功率与“维持量”或“变态量”及被控量设定值是有合理比例的。不可能设计成，用10KW的电炉丝去加热并保温一茶杯水到80度。有此合理比例，就能进行估算，这就是用文字思维来解决问题。HHS自适应算法能做到：一个是长时间才能稳定的真空干燥箱，一个是十来分钟达设定温度的塑料袋封口烙铁，不改参数就都能控制好，不亚于PID控制的。当然“变态量”也可测出，或用物理公式算出。
控制过程的核心，就是不断计算“维持量”和“变态量”，这个理念使制定控制战术思路十分清晰，能大大简化计算公式。
现有算法不将“维持量”和“变态量”两个量分开算，这就造成，在“尽快达设定状态”和“防振荡”之间，顾此失彼，不易恰到好处。只好两方面都迁就点，降低控制效果。
过程控制中还有一个非常重要的量——时间。HHS自控调节理念是如何处理这个量的？还用前述的黑匣子概念。系统设计者对被控量采样周期的确定，必须满足过程快慢和控制精度的要求，原则是能及时采样到被控量的变化。于是，在一般情况下，可以把采样周期定为算法的控制周期，并把它定为算法的时间单位。一个控制周期就是前述的“一步”，计算一次驱动输出。（注意，控制周期与输出周期无关）。HHS算法只完成由当前被控量值计算驱动输出值的任务，工作方式是，主控程序定时调用一次，调用时写入被控量当前值，读出输出值，对算法来说，就是过了一个时间单位。温度过程是慢过程，HHS类温算法一般一秒调用一次。
HHS自控调节理念认为，对控制来说，其任务是前瞻性的，预估性的，因而驱动引起被控量变化的趋势，是制定控制策略的要点。
HHS自控调节理念根据被控量变化的趋势，把单参量设备分类——在驱动过程中，突然撤消驱动，被控量是按原方向变还是反方向变。A、按原方向变者如温度控制，加热升温过程中停加热，温度会继续按原方向变——上升，这类被控设备叫“类温设备”，这类设备还有个特点，所需变态量大、维持量小，升温时要全功率加热，保温时多数只需10%以内的功率，较难控制（参看第三部分的类温被控设备）。位置控制也属此类设备，撤消驱动，物体因惯性仍会继续运动，位置仍然前移。B、反方向变者如速度设备，撤出驱动力后，速度开始减小，这类被控设备叫“类速设备”，一般流量、压力设备属此类设备。在要求不高时，这类设备可用“一直用维持量驱动，设备就会达到设定的稳定状态”方法控制。
显然，对这两类设备要用不同的控制策略，HHS自控调节算法 就分“类温算法”和 “类速算法”两种。
HHS自控调节理念认为，在控制过程中，设备是一步一步走向稳定的。根据前一步的数据来确定下一步的控制战术，其准确性肯定比从整体模型数据来确定时要高，而且简单。 “一步一法”可以只考虑设备在这一步时的特性，将设备简化为一个简单的线性系统，就像由采样值计算温度值时，把“温度-采样电压”曲线分段成直线，而且分段很多，得到被控量和驱动值之间的定量关系，建立笔者所谓的“趋势算式”，用它计算维持量。用当前被控量变化情况估算变态量。显然，现代控制理论最头痛的系统非线性问题不存在了，甚至外界的干扰问题在这里也不存在了，多省心。
实际上，多数改进的PID也是基于这种思维，如分段PID，但只是给PID打补丁。
于是，你知道被控物理过程中，各物理量间的关系，就可找到可用的趋势算式，不需要繁琐的数学推导。
现代控制理论总是想找一个（或一套）对系统的整个过程都适用的计算公式，即使没干扰的情况下，已肯定是件很难的事。何况还有不确定的各种干扰。其思路有点自找麻烦。实际上，离稳定状态较远时，准确计算的意义不大。应把精力放在关键的地方。
HHS自控调节理念认为，不能盲目追求无偏差控制，在稳定阶段，重点不在减小静差，而应着眼于在摆动中减小摆动。在发现偏差时立即给驱动加纠偏量，及时纠偏减小摆动。消除静差的思路会误导控制策略。
理由是，数字控制中的驱动值不可能连续变化。用X1驱动，被控量稳定到Y1，用X1+1驱动，被控量稳定到Y2，那么当设定值Yn在Y1和Y2之间时，无论如何也不能稳定到Yn，即不可能消除静差。只能在高于Yn时用X1驱动、在低于Yn时用X1+1驱动、Y值必然上下摆动。一般设备的驱动值X的分辨率常小于Y的分辨率。PID宣称用积分法消除静差，它忽略了数字控制和模拟电路的区别，模拟电路是连续变化的，积分可消除静差，但数字控制时，往往受驱动值分辨率的限制，消除不了静差。
驱动的分辨率还影响积分纠偏法在稳态下纠偏的速度，经常看到操作员为此干着急——明明已超过设定值了，但看不到驱动值减小。等待积分出一个字的输出后，输出才会减小，显然是滞后纠偏，波动必然加大。
一个算法的通用性和抗干扰性，从它需要设置的控制参数数量和参数可选值的数量看出，显然它们是成反比的。参数多、可选值多，通用性和抗干扰性必然差。HHS自适应算法只有调节强度一个控制参数，并定为0-12共13级。真空干燥箱和塑料袋封口烙铁的温度特性相差很大的设备，不改参数的HHS自适应算法能将它们都控制好，目前有这样的算法吗？
参数有明确的物理意义，它对控制效果的影响就清楚，对系统设计、提高控制效果、用户使用都具有重要意义：
1、 如对温度控制，环境温度对控制效果影响很大，在夏天整定的参数，冬天不好用。若算法中有环境温度参数，则用户在不同季节设置对应的环境温度，可解决这类问题。更进一步，用热电偶测温的冷端补偿温度就是环境温度，就不需要修改，彻底解决这问题了。如果算法中有某阀门的参数，则换阀门后修改为新阀门的参数即可。
2、 HHS自适应算法的调节强度物理意义明确，值大对应过程快但过冲大，反之过程慢但过冲小，非自控专业用户也能按控制效果情况修改它。同时，不同用户对这两点有不同要求时，提供了选择设置的余地。
3、 显然，宁肯设置3个物理意义明确的参数，也不愿设置一个对效果影响不明确的参数。HHS测参算法所测得的参数，用户可以用他们自己的方法测出。
4、 参数可在控制过程中测出，如对控制起关键作用的“维持量”、“滞后时间”等。PID的参数在控制过程中很难测出，因它是整个过程的参数。
5、 如果将HHS自控调节理念及算法的原理教给系统设计的工程技术人员，并在设计时考虑控制策略，则可能添加几个对控制大有好处的物理量的测量环节，尤其是设备和环境干扰量。上述环境温度即是一例。
HHS自控调节理念扩展了制定控制战略的路子：也就是“维持量”和“变态量”有多种计算途径：
1、在设计设备硬件时得出：设备的设计者在设计时，他必需按设备的工作原理、结构参数和运行参数进行计算，他首先要确定的就是“维持量”和“变态量”的大小（定驱动功率），自然有详尽的计算法和相应的数据。比如，设计一台恒温设备，设计者要根据设备大小和要在多长的时间内升到设定值，来决定加热功率大小，这个时间乘以功率就是“变态量”。要根据保温结构确定保温功率，也就是“维持量”。当然这不会很准，但比无边无际地去找要快而容易了，控制时加点纠偏算法即可，减小过渡时间。这是编写某种设备专用算法的路径。
2、进行测参操作（自整定）得出，这里，测定出维持量和变态量；也可测定出执行元器件的特性曲线、运动构件的质量、惯性等，控制中用这些参数计算出维持量和变态量。
3、控制过程中，一步一法，边驱动，边利用反馈量计算“维持量”和“变态量”，实现“自适应”。这主要用在使用条件变化范围大的通用控制程序中。HHS自适应算法即属此类。自然上两类中也含这方面的计算——在修正维持量时。
在维持量和变态量的计算中，直接用物理规律的公式或工程计算公式进行，有以下优点：
1、一个系统过程所遵循的物理规律较多，因而控制战术的选择的余地很大，便于得到控制效果好的算法或程序。例如系统的稳定状态实际是个平衡状态——能量平衡或力量平衡，用这两个平衡规律来计算维持量，是很好的方法，可惜现代控制理论不用。
2、用物理规律控制物理过程的思路设计出来的控制程序参数，其物理意义明确，不仅有利于程序编制者调试，也有利于系统使用者理解和操作。
3、不同的物理过程的参数名称虽不同，从哲学观点来看，其遵循的多数规律是相似的，因而可编出通用性很强的算法和程序。
4、直接用物理公式或工程计算公式来建系统中被控部分的物理模型，使模型更接近真实设备，不会因数学变换而变形。用它调试控制算法，和用真设备调试一样，调试好就能用于实际。
总之，从下面的几个应用实例，可以看到在HHS自控调节理念下，可以得到PID（包括它的改进型）达不到的控制效果。
余下内容请下载看，欢迎批评指教。
本文去年年底曾投稿自动化学报，不出几天即退稿，退稿说明：
在控制理论与技术的发展历程中，存在着两种不同的"研究哲学"。工程和应用背景的学者们比较喜于和长于"从物理到物理"的研究哲学，直接面向实际问题和实际对象，对已经揭示的控制原理和规律能够提供直观和易于理解的阐述，在工程教育和现场应用中具有不可忽视的作用，但一般不易于发现新现象和新规律，形成严密的控制理论。数学和理论背景的学者们比较喜于和长于"从数学到数学"的研究哲学，面向系统问题和理论模型，对已经揭示和正在形成的控制原理能够发现新现象和提供新规律，形成比较严密的理论但还属于有待应用学者们再研究的基础理论，毕竟马克思也认为"一门科学，只有当它成功地应用了数学，才能看做很好地发展了的"，但不易于为众多的工程师们所理解和认同，处于"曲高和寡"的尴尬状态。多年以前，就有有识之士倡导和力行 "从物理到数学，再从数学到物理"的研究哲学，以期避免一种倾向掩盖另一种倾向，但这何尝是一件容易的事。鉴于本刊的征稿范围，不可能也不准备成为这种讨论的场地，敬请本文作者予以理解，并建议作者将文稿投寄相关有影响的学术会议如"中国控制会议"、"中国控制与决策会议"、"中国控制教育年会"等，以期引起有效的关注和讨论。
好像只有数学的东西才“发现新现象和新规律，形成严密的控制理论”，那怕它“曲高和寡”（没多大实用价值）。本来杂志就是百家争鸣的地方，但……。
自动化学界就这样的被统治着。如何能创新！
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HHS
