克服死时间困境

可以说，反馈控制器要克服的最棘手的问题是过程死时间——应用控制努力和它对过程变量的第一次作用之间的延迟。在这段时间内，进程根本不响应控制器的活动，在死时间过去之前操作流程变量的任何尝试都不可避免地会失败。

死区时间发生在许多不同的控制应用中，通常是由于材料从执行器的位置运输到传感器测量过程变量的另一个位置。直到材料到达传感器，才能检测到驱动器引起的任何变化。如果控制者期望更早地得到结果，它将确定上一次的控制努力没有效果，并将继续应用更大的修正，直到过程变量开始朝着期望的方向变化。然而，到那时就太晚了。控制器可能已经对它试图纠正的错误进行了过度补偿，可能会在相反的方向上造成更大的错误。
史密斯预言器
1957年，加州大学伯克利分校的教授奥托·史密斯(Otto Smith)认为，如果控制者能够看到对其努力的即时响应，就可以消除这种过度补偿问题。在没有真正消除死区时间的情况下，Smith创建了一种基于模型的控制策略，允许控制器预测当前努力的未来效果，并立即对这些预测做出反应。
史密斯先生的策略如下图所示。它由一个普通的反馈循环和一个内环组成，内环直接将两个额外的项引入反馈路径。第一项是在没有任何干扰的情况下对过程变量的估计。它是通过有意忽略负载扰动影响的流程模型运行控制器输出而生成的。如果模型在其他方面准确地表示了过程的行为，那么它的输出将是实际过程变量的无扰动版本。

用于生成无扰动过程变量的数学模型由串联在一起的两个元素组成。第一个元素表示不能归因于死时间的所有流程行为。第二个元素只表示死时间。无死区元素通常被实现为一个普通的微分方程或差分方程，其中包括所有过程增益和时间常数的估计值。模型的第二个元素只是一个时间延迟。进入它的信号被延迟，但在其他方面没有变化。
Smith的策略引入反馈路径的第二项是对没有干扰和死时间的过程变量的估计。它是通过过程模型的第一个元素(增益和时间常数)运行控制器输出而生成的，但不是通过时间延迟元素。因此，它可以预测一旦死期过去，无扰动过程变量将是什么。
从实际过程变量中减去无扰动过程变量就得到了扰动的估计值。通过将这一差异添加到预测的过程变量中，Smith的策略创建了一个包括扰动但不包括死区时间的反馈变量。死时间基本上被移动了外循环的。在控制器的努力的应用和它对过程变量的第一次影响之间仍然有一个延迟，但是在确定下一个控制努力应该是什么之前，控制器不需要等待死时间的流逝。

咨询编辑Vance J. VanDoren，博士，体育，是VanDoren Industries的总裁，西拉亚菲特，印第安纳州。

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