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變量配對問題 Paring selection problem
如何構建模型
力學模型 Mechanistical models
使用物理定律如運動學、力學建立需要控制對象的數學模型，一般是非線性微分方程。
經驗模型 Empirical models
化學相關控制過程難以直接使用相關物理定律建模，需要通過辨識實驗根據輸出和輸出的數據估計傳遞函數模型，這種方法獲得的數學模型叫經驗模型（empirical model）。
建模誤差 Modeling errors
電氣系統和電機系統的建模誤差一般來自於不準確測量和操作環境的變化，化學過程控制過程的建模誤差一般來自於有限的辨識實驗條件包括輸入信號幅值小，測量噪聲和擾動大，模型估計的誤差和操作環境的變化。更進一步來說，對於一個固定結構的控制器如PID控制器，面對一個複雜的數學模型時這種簡單的控制器就不夠看了，這時又會做系統降階，這也是誤差的一個來源。
關於受限 About constrains
PID控制器的實現要求在控制信號受限的情況下考慮抗積分飽和的問題。反饋誤差信號不變的情況下積分項會以數量級持續增加。Two key points: 達到飽和限時，實際給對象的控制信號和控制器的輸出是不一樣的，控制器並不知道對象內實際發生了什麼。相當於你的🐏都要撐死了，但是你不知道它要撐死了，還一大把一大把的喂，這樣喂出來的能好嗎？不能。
因此正確的PID控制器的抗積分飽和策略是：達到飽和限時積分項的控制作用要停止並且控制器要知道被控對象的實際狀況。
解耦問題 Decoupling problem
很多過程都是多個MVs操作變量影響多個CVs
1、理想解耦：直接反解矩陣；2、單位矩陣解耦：解耦後的矩陣爲單位矩陣；3、簡化解耦。
變量配對問題 Paring selection problem
不解耦，面向MIMO系統直接設計，涉及到選擇誰來控制誰的問題。如果選的不好，會影響控制性能。