CN1081519A - 用以在自调节控制器中获得过程特性的方法及装置 - Google Patents

用以在自调节控制器中获得过程特性的方法及装置 Download PDF

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Abstract

通过分析过程变量对加到控制器的控制输出端 的一个阶跃的开环响应，获得由一个自调节控制器所 控制的现场过程系统的特性。用一个具有单纯时间 延迟的一阶系统响应来近似一个高阶现场过程系统 实际响应。确定一阶近似的总停滞时间和时间常数， 将过程变量对阶跃的响应的最大斜率连同其指定的 出现时间，以及指定的过程变量存贮起来。用所述 存贮的信息来近似总停滞时间。

Description

本发明涉及一类称为自调节或自动调节的控制器，尤其涉及一种在此类控制器中用以获得过程特性的方法和装置。
生产过程典型地是过阻尼的，并且是具有两或三个极点的较高阶的。此外，典型的生产过程具有比之其它极点更为主要的一个极点。正因为如此，许多年来，已经采用各种方法，用具有单纯延时的一种一阶（单极点）系统，来近似一种高阶生产过程。
通常，用于环阶跃响应来获得过程特性。开环阶跃指的是过程控制器（与过程反应无关）在恒定信号电平中输出一个突然变化至过程中。将阶跃输入至过程等同于将整个频谱施加于过程;因此，对阶跃的过程响应取决于其动态性能。开环阶跃响应是分析该过程的一种好方法。
多年来，人们已经知道生产过程的总停滞时间和时间常数与所用控制器的最佳比例积分微分（PID）值密切有关。这种关系已由J.G.Ziegler和N.B.Nichols于1942年在Transaction    ASME，64卷第759-765页上发表的“自动控制器的最佳调整”一文中作了披露。Ziegler和Nichols在此文中提到的是停滞时间而不是总停滞时间，我们不清楚他们所说的停滞时间是否与总停滞时间相同;总停滞时间是“视在延迟”和“传送延迟”的总和。视在延迟和传送延迟将在后文结合对图7的描述而加以定义。在此所作的讨论假定Ziegler-Nichols所说的停滞时间与总停滞时间是相同的。
Ziegler和Nichols建议应当在开环阶跃响应曲线上斜率为最大处画出切线（Ziegler-Nichols方法）。多年来，实现Ziegler-Nichols方法的唯一途径就是在纸上标出响应曲线，并在曲线上画出切线。切线与时间座标轴相交的点定义为过程的总停滞时间的结束。由此，从相对起始点到时间座标轴上该斜率截点之间的时间即等于总停滞时间。
由路易斯安那州立大学的J·A·Miller，A·M·Lopez，C.L.Smith和P.W.Murrill在“控制工程”1967年12月第72-75页上发表的“各种控制器调整技术的比较”一文中描述了第二种方法（简称为“Miller等人的方法”），这方法在发表时被认为是对Ziegler-Nichols方法作了改进。Miller等人的方法采用与Ziegler-Nichols方法相同的方式确定总停滞时间。然而，Miller等人的方法把阶跃响应达到其终值63.2%的时间与总停滞时间之差，定义为时间常数。这种方法看起来似乎容易实现，但后面将表明，要在自动调整控制器中实现该方法是不切实际的。
Miller等人认为在Ziegler-Nichols方法中，起始幅度值与最大斜率在垂直轴上的截点之差应被视为总停滞时间与时间常数之比。因此，在Ziegler-Nichols方法中，时间常数等于总停滞时间除以总停滞时间与时间常数之比。看待这问题的另一种方法是，在Ziegler-Nichols方法中，时间常数反比于响应的最大斜率。
以微处理机为基础的控制器的出现，允许过程近似自动化。自动化的过程近似方法可用来获得PID控制器的最佳比例、积分和微分常数。对于本领域众所周知的PID控制器已作了大量广泛的研究把最佳PID常数与一阶系统的总停滞时间和时间常数联系起来。这就是把生产过程与一阶系统精确地相匹配的动力。根据研究所依据的不同判断标准，对最佳PID的关系是非常不同的。因此，本发明并不关注那一组判断标准最好，它致力于用带有延迟的一阶近似，来最佳地拟合实际生产中多阶过程的开环阶跃响应。目的是，为了应用最佳PID判断标准，首先必须有过程的最佳一阶近似。这种能自动分析过程和计算其最佳PID值的控制器通常被称为自调整或自动调整控制器。
除此之外，还有一些比之上述Ziegler-Nichols和Miller等人的方法更为新颖的其它过程近似法。其中一种方法已由Kraus的第4，602，326号美国专利作了披露，其中，控制器输出一个阶跃信号到过程，它将过程控制变量的幅度从稳态值N提高到比N高10%的新水平。在Kraus所述方法的一个实施例中，采用了一个起始点（Kraus的图9中以Tf表示），它在输出阶跃之前15秒。控制器记录过程控制变量在其稳态值N上增加1%、2%、3%和4%幅度时的时间。比外，控制器通过在Kraus的专利中称为弦向法的一种技术，找到上拐点。测量从拐点到每一个百分数增幅发生点的斜率。该方法选择具有最大斜率的一个百分点，并从拐点到该百分点确定一条线。该线与X轴（表示时间）的交点被认为是过程的总停滞时间。在这方面，由Kraus所指出的方法与前述Ziegler-Nichols方法是相同的。
由Sakai等人的第4，881，160号美国专利所描述的另一种方法，据说是在Kraus所述弦向法基础上的一种改进。在Sakai等人所述的方法中，用六个点确定斜率，以找到五个梯度（见Sakai等人的专利文件中的图19）。其中应用了一个校正因子，似乎假定仅有一阶响应。这是Sakai等人所述方法的缺陷之一。众所周知，生产过程阶跃响应更为典型的是二阶或高阶响应。Sakai等人的校正因子和添加的点可视为是在Kraus所述弦向法基础上的一种改进;然而，与本发明比较，Kraus和Sakai等人的方法仍然是较差的。
一种用于自调整控制器，以获得具有一个时间常数的一阶近似的特性的方法，该近似是对于由控制器所控制的现场过程系统而作的。该现场过程系统具有一过程变量。该方法包括但并不局限于以下的步骤。
一个阶跃输入被施加于现场过程系统，该过程变量对于阶跃输入的响应的斜率由以下方法决定：
1.测量过程变量的响应的第一组和第二组取样值的移动平均值。第二组迟于第一组。第一组具有第一预定数目的取样值，第二组具有第二预定数目的取样值。
2.计算第一和第二组移动平均值之差;以及
3.将该差值除以一预定除数，以找到斜率。
确定最大斜率，并在第一和第二预定数目的取样值所对应的各点范围内，定义与最大斜率相应的预定点。在预定点测量最大斜率的出现时间和对应于它的过程变量幅度。现场过程系统的总停滞时间由在预定点测量的最大斜率出现时间和过程变量幅值而近似得到。然后，根据过程变量对阶跃输入的响应确定一阶时间常数。
图1是一个过程控制环的方框图，它包括采用本发明的一个自调整控制器。
图2是图1所示自调整控制器的简化方框图。
图3表示相对于阶跃输入的过程响应的取样数据与时间的关系，以及用延迟滤波器抑制噪声时对数据的影响。
图4表示相对于阶跃输入的过程响应的非单调取样数据与时间的关系。
图5A和5B分别表示相对于阶跃输入的过程实际响应，以及该响应的一部分细节。
图6是表示根据本发明确定的图5A所示响应的最大斜率。
图7显示了控制输出阶跃，图5A的实际响应，传送延迟、视在延迟和总停滞时间的近似，和相应的一阶响应，以及对两种响应交会点的期望值。
图8是表示时间常数比为10比1的所选过程的实际响应，与采用Ziegler-Nichols方法确定的过程响应和采用本发明确定的过程响应的关系。
图9是表示时间常数比为40比1的另一种所选过程的实际响应，与采用Ziegler-Nichols方法确定的过程响应和采用本发明确定的过程响应的关系。
图9b是表示时间常数比为4比1的所选过程的实际响应，与采用Ziegler-Nichols方法确定的过程响应和采用本发明确定的过程响应的关系。
图10是本发明用于自调整控制器的计算机程序流程图。
图11表示在本发明中可用来计算时间常数的另一种技术所使用的专用寄存器组。
图12表示噪声分析和设置图10所示流程图中步骤104和106所用触发值。
图13是表示在两个所选时间间隔内，对过程变量的取样值。
图14是表示图13所示取样的结果。
图15是表示在许多选定的取样时间间隔内对过程变量取样的结果。
图16是可用于本发明中计算时间常数的另一个计算机程序流程图。
图1所描绘的是一个生产过程控制环8的方框图，它包括自调整控制器10以及具有实际过程输出15a的过程15，过程输出15a通过传感器16表征为过程变量，例如（但不局限于）压力、温度、高度或浓度。传感器16耦合于系统中以接收实际过程输出15a，在控制器10的输入端12产生过程变量（PV）。PV表示实际过程输出15a的值。
控制器10包括PID单元9，在该PID单元9中包含PID算法。实际过程输出15a的期望值在控制器的输入端7作为设定值（SP）呈现。控制器10响应于输入端12上的PV和输入端7上的SP，在其输出端11上产生控制输出（CO）。CO由PID算法计算。控制输出经由调节器传递到过程15。实际上，控制器10把它控制的实际过程15，看作为由调节器14、过程15和传感器16组合而成的现场过程系统。
现在参见图2，图2表示自调整控制器10的简化方框图。控制器10包括微处理机19，微处理机19可以通过数-模转换器（DAC）17，改变输出端11上的控制输出，并通过模-数转换器（ADC）21监视输入端12上的PV（模拟信号）。与微处理机19相联的是随机存取存储器（RAM）18和可擦可编程序只读存储器（EPROM）20。用以管理微处理机19的内部程序存贮在EPROM20内。ADC21将输入端12上的模拟PV转换为数字信号，PV表示实际过程输出15a的值。微处理机19可以用RAM18存贮诸如表示实际过程输出值的数字信号一类的数据。EPROM20内执行的程序告诉微处理机19如何操纵RAM18内的数据，或应当如何改变控制器10输出端11上的控制输出。DAC17将由微处理机产生的数字控制信号转换为输出端11上的模拟控制输出。
控制器10在某些离散的通常称为控制周期的时间间隔上，作用于现场处理系统13。ADC21的取样时间通常与控制周期相同。
当未采用本发明的自调整控制器10试图分析现均处理系统13的开环阶跃响应时，会产生问题。如前所述，生产过程典型地是过阻尼的并且是多阶的，即具有多于一个的极点。此外，典型的生产过程通常具有一对主要极点（其中一个比另一个更为重要），它们对过程的响应起主要作用。如后面更为详细地描述的，在控制器10中采用本发明，可以比在其中采用任何现有技术方法更为实际地、存贮效率更高地、以及更精确地得到多阶开环阶跃响应的近似总停滞时间和时间常数特性。
与上述现有技术方法相同，需要确定开环阶跃响应的最大斜率。然而，如前所述，现有技术方法要在开环阶跃响应曲线斜率最大处画出切线。而本发明确定最大斜率的方法将描述如下。
在生产过程中，通常总存在一定数量的噪声。用以确定诸如信号斜率等数值的方法必须具有一些噪声抑制性能。如图3中所示，为了抑制噪声，利用延迟滤波器对信号的作用并不理想，因为这种滤波器将使响应数据35的真实斜率趋向36畸变延迟滤波器对取样响应数据的影响。如图3中37所示。因此，要求采用实际测量读数而不是延迟值的滤波方法。
包括滤波器而忽略不是单调的数据点的方法也是不合要求的，因为非常慢的响应过程可以呈现为全部噪声。图4显示其中取样响应数据40为非单调的过程的响应。然而，如图中41所示，本发明保持斜率趋向的完整性。值得注意的是，由Kraus和Sakai等人所述的用以测量斜率的现有技术方法，在其斜率确定方法中并无抗噪声能力。加宽测量的间隔可以稍微减小噪声对斜率计算的影响;然而，测量间隔越宽，实际响应斜率的精度越低。
现在将描述本发明确定最大斜率的方法。图5A表示过程对阶跃输入的实际响应45。在此响应中用圆圈46指示的部分在图5B中作了详细显示。本发明通过存贮最后八个测量结果50-57来计算响应的斜率。测量结果50-57在每个ADC21取样周期内取得，该取样周期可以与控制器10的控制周期相同，也可以不相同。求出最后四个测量结果54-57的平均值和最早四个测量结果50-53的平均值。首先从最后四个测量结果平均值中减去最早四个测量结果平均值，然后，将相减结果除以四倍取样时间就得到斜率47。
如以后将更为详细描述的那样，本发明将斜率47与过程阶跃输入响应迄今最大的斜率进行比较。先前计算的最大斜率连同最大斜率的产生时间和该时刻的实际PV值，一起存贮在控制器10的RAM18内。如果斜率47大于先前计算的最大斜率，本发明就将斜率47、其发生时间以及该时刻的实际PV值存贮在RAM18内，以取代原先存贮在RAM内的相应数值。
在下一个控制周期，本发明通过以下步骤重复斜率计算：
1.存贮下一组八个测量结果51-57和59（注意测量结果50，即先前控制周期的最早测量结果未采用）;
2.求出最近四个测量结果55、56、57和59的平均值;
3.求出最早四个测量结果51、52、53和54的平均值;
4.从最近四个测量结果平均值中减去最早四个测量结果平均值;
5.将相减结果除以4倍取样时间;
6.将最新计算的斜率与迄今算得并存贮在RAM18内的最大斜率进行比较;以及
7.如果最新计算的斜率大于先前计算的最大值，则在RAM18内用最新计算的斜率、其产生时间以及在该斜率的实际过程输出值取代先前存贮在RAM内的相应数值。
应当注意，尽管图5B未表示59以后的任何测量结果，但本发明对于每个相继的控制周期，仍将继续完成上述所指出的步骤，直至确定对阶跃的响应已经达到稳态条件。在每个控制周期，本发明都要进行检验，以观察对过程阶跃输入的响应是否已达到稳态条件。达到稳态条件时，本发明将不再计算斜率。进一步可见，当响应已经达到稳态条件时，本发明将已经把最大斜率，其产生的时间和该时刻的实际PV值存贮在RAM18内。
作为上述斜率测定方法的变换方法还包括：
1.改变需存贮的测量结果的数目，或
2.求出数目与早先测量结果数目不同的最新测量结果的平均值;或
3.在改变或不改变取样时间的条件下放大或缩小除数。根据特殊的应用可能采用其它斜率测量方法更好。存贮2n点（其中n为整数）可允许利用指数移位进行快速除法。这有助于节省某些浮点处理时间。测量结果存贮得越多，可使噪声过滤得越好;然而，却增加了处理时间并耗费更多的存储空间。此外，抗噪声性能与真实地计算斜率之间应当相互折衷。曲线上两点之间的距离越小，对间隔内这些点的斜率的近似越好。另一方面，求平均的点越多，对噪声的过滤越好，但会使斜率的完整性受损。总之，采用任何一种接近这些极端的方法都将不能在实际中很好地应用。此外，在本发明中，在斜率测量中单纯求移动平均或进行延迟过滤，或仅仅计算两个测量点之间的斜率将无法在实际场合，例如含固有噪声的生产过程中很好地运用。
本发明在测量斜率时提供抗干扰性。它不会使被测数值的趋向发生畸变。由于生产过程典型地具有至少为秒级的主时间常数，当以适当的速率，即每秒至少4次的速率对输入取样时，仅用八个测量结果的误差实际上可忽略不计。在过程响应缓慢，即具有较大时间常数的应用中，采用本发明方法得到的斜率仍然是完全有效的，因为它能不断使噪声通过平均消除（见图4）。
根据本发明，微处理机19（见图2）在每个控制周期计算过程对阶跃输入的响应的斜率。由微处理机计算的最大斜率存贮在RAM18内。在每个周期内，微处理机将存贮在RAM18内的最大斜率与最新计算的斜率进行比较。如果最新计算的斜率大于或等于先前存贮的最大斜率，则微处理机将用最新计算的斜率替代先前存贮在RAM18内的最大斜率。所替换的内容包括所存贮的新的最大斜率47（见图5B）的数值、由点58给定的测量值49和给定的时间48。在图5B所示例子中，认为给定时间48基本上位于点53至54所对应时间的中间位置上。然而，给定的时间48可以是在由点50-57所确定的时间范围内的任一时间;给定的测量值49可以是在由点50-57所确定的测量值范围内的任一数值。
为了更多地抑制噪声，可以将全部八个点50至57求平均。另一方面，可将平衡数目的点（即在给定时间48两侧的点的数目相同）进行平均以得到更精确的幅值49。紧接下来的下一个控制周期将利用点51-57和59来确定下一个斜率值。该步骤重复用于每一个控制周期，直至本发明确定响应已达到稳态条件。注意，本发明可在每个周期非常方便地计算斜率47，由此允许分析大量的响应点，从而产生更精确的结果。
实际上，如果不是更多的话，所有生产过程都具有至少两个极点。一个典型生产过程的较好近似是一种具有两个极点的过阻尼系统，这系统因而具有两个时间常数，其中一个时间常数与另一个时间常数相差10倍。单只这一点就保证了最大斜率不会象单纯一阶响应那样位于上升的起点，因此，本发明将比现有技术Ziegler-Nichols方法优越。如前所述，根据Miller等人的说法，Ziegler-Nichols方法假设时间常数与最大斜率成反比。本发明不作这种假设。
现在参见图6，图6表示当上述方法应用于图5A中所示的实际响应45时，所确定的最大斜率。本方法假定二阶过程中，一个时间常数是另一个时间常数的10倍时，确定了两个时间常数的相加等效值。二阶系统对阶跃输入的响应（二阶响应）达到其最大斜率的精确点，将是其时间常数等于该二阶过程两个时间常数的和的一阶系统对阶跃输入的响应（一阶响应）上的等价点。得到上述结果后，本发明推理最快响应（最大斜率）64必定在点61处，在此处，两个时间常数相加地起作用，因为不可能响应得比这两者作为串连的一阶响应更快。
本发明提供了有关过程的附加信息，即最大斜率发生在时间常数为相加的位置，这就使过程得到更精确的近似。以下是二阶阶跃响应的时域解：
C s (t)=K ［1+ τ 1 e -t/τ 1 -τ 2 e -t/τ 2 τ 2 -τ 1 ］ ［1］
其中，τ1和τ2为二阶过程的时间常数，t为时间。尽管10比1的时间常数比对于许多生产过程来说是适当的，但本发明允许根据所应用的过程类型或其它标准，灵活地选择时间常数比。在一个特定的温度应用中，过程的时间常数比可选为20∶1，而在一个特定的流量应用中，其过程时间常数比可选择为5∶1。在等式[1]中采用ι2等于10乘ι1的关系，可得到下列方程式：
C s (t)=K ［1+ e -t/τ 1 -10e -t/10τ 1 9 ］ ［2］
为了确定过程是否处于稳态条件，本发明对过程变量的幅值进行取样。在控制输出阶跃加到过程之前，过程必须处于稳态条件。控制输出阶跃的幅度应当选择高到足以能获得过程的特性，但不可高到使现场过程系统的非线性影响到结果。恰当的阶跃幅度应为控制器过程变量0%至100%间距的20%。如以上结合图5B所述的，本发明将连续计算斜率，直至确定对控制输出阶跃的响应已达到了稳态条件。图6在222表示恰在控制输出阶跃加到现有过程系统13之前过程变量的幅值PVs。图6还在224位置上表示出当相对于控制输出阶跃的响应达到稳态条件时，过程变量的值PVf。以下将描述本发明用以确定过程是否处于稳态条件的技术。此技术包括以下步骤：
1.在10秒的时期间隔内，求得过程变量PV值的平均值。求平均值以外的另一种操作是用一个10秒的时间常数使PV值延迟10秒钟。图13表示在两个10秒时期间隔450、451中一批用于PV的数据点。
2.存贮最后10秒时间间隔内的最后PV平均值或经延迟的PV值。图14表示在10秒时间间隔450、451结束时所产生的如图13所示数据点的平均值452和453。
3.如图15所示，监视平均值或延迟值在方向454上从增加的455到减少的456或从减少的458到增加的459的变化。
4.计算增加/减少状态从原有状态变化之前所经历的10秒间隔的数目。
5.确定这时间间隔数和最大偏差是否符合规定为稳态的要求。
通常认为在稳态条件下，最大偏差必须小于1%除以增加/减少状态发生变化所经历的间隔数。为了反映16比特尾数浮点四舍五入限制，最大偏差的最小量应当设定在0.00153%。这样可对时间周期高达1.8小时的系统得到可重复的稳态条件。当然，采用更为精确的浮点或更长的时间间隔将允许测量更长的过程时间周期。而较短的时间周期将在达到稳态时能较快地回报;然而，对于大多数生产过程来讲，10秒的时间间隔似乎是一个合理的时间周期。时间周期不仅可以改变以适应某种应用，而且最大偏差也可以设得较大或较小，以适合于特殊的应用。
图15表示一例应用于特定应用的一组时间平均数据点。表明从增加状态到减少状态的第一次变化的时间间隔为点455到456。而从减少状态变到增加状态为点458到459。注意在本例中为了改变增加/减少状态，从点456到459经历了6个时间间隔。在增加/减少到减少/增加状态周期期间，存贮了从取样到取样的最大偏差。此状态周期内的最大偏差在间隔457期间。在该增加/减少至减少/增加时间周期一结束，即记录它所经历的时间间隔数。在本例中，偏差457必须小于0.167%（1%/6个间隔）才认为处于稳态。
用以确定稳态的另一种方法，利用以阶跃响应的最大斜率为基础的信息。为了实际上的目的，我们可以假设对应于阶跃输入的逐渐调整的响应在性能上接近于衰减正弦波。根据这一近似，我们可以认定最大斜率与振荡周期有关。直至过程阶跃响应的第一个峰值之前，（A）SIN（ωt）的半个周期可以大致近似于最大斜率与振荡周期的关系。（A）SIN（ωt）的斜率是它的导数（Aω）cos（ωt）。其中（A）为最大幅度，ω为角频率，t为时间。最大斜率为cos（ωt）等于1的时候，故最大斜率为（Aω）。将最大斜率用与周期T有关的量来表示，可得出最大斜率等于（2πA）/T。阶跃响应的PV峰-峰值近似为（2）（A）。因此，利用这种关系式，我们可以获得下列等式作为固有周期T的近似公式：
T≈ (π（峰-峰PV）)/(最大斜率) [2a]
利用这一与过程有关的信息，可把固有时间周期的近似值与环路响应相联系。例如，我们可以在大致为两个固有周期长的时间周期内，分析峰-峰值PV。这样将有助于保证有足够的时间来捕获至少一个完整周期的最大PV偏移。可用最大峰-峰值PV偏移来表示稳态。例如，2%是PV可以在给定稳态校验周期内变化的最大值。为了适应未知的调节过程，另一种办法就是产生一种逐渐调整的可接受偏差。例如，在第一个稳态校验周期内，最大偏差必须小于1%;在第二个稳态校验周期内，最大偏差必须小于2%，再下一次为3%，依此类推。显然，随着时间的推移，PV振荡最后将遇到最大偏差;然而，设定一个上限是恰当的，例如，如果在10个稳态校验时间周期内未能符合稳态要求，就认为环路是振荡太剧烈或不稳定。如前所述，最大偏差和稳态时间校验周期可以改变以适合某种应用。
响应起始检测器是本发明的另一部分。该响应起始检测器确定传送延迟（将在以下结合图7进行定义）结束的时刻。在许多生产过程中都存在着传送延迟。这种延迟可以起因于传感器在过程中所设置的位置。由于通常都期望用控制器的输出来影响过程输入，因而传送延迟在许多生产过程中都是很普遍的;然而，传感器测量通常希望在过程的输出点进行。因此，可能存在由控制器作用于过程的时间到过程输出传感器发现这种变化的时间这种物理上的传送延迟。
响应起始检测器通常接着稳态条件检测器之后以保证过程不移动。只要证明已处于稳态，就监视PV和平均斜率求得在20秒的时间周期内（见图12）的PV高466、PV低467和最大噪声斜率（斜率最大）465。平均PV（PV平均）可以定义为该时间周期内的平均值，或定义为（PV高+PV低）/2。对于控制输出的增加引起PV增加的使用情况，PV触发点470就是PV至少为（PV高+（PV高-PV低））的点，此外，在此点470的平均斜率必须至少为原有斜率最大465的两倍。这两个条件有助于防止对响应检测的错误触发。注意，这种方法有助于顾及到固有的高频过程噪声以及固有的电信号噪声。采用在点470处的平均斜率471，可以反过来计算和存贮响应检测时间。注意，通过在（PV低-（PV高-PV低）设定触发点，以及在另一PV方向以同样的方式作用，同类型的响应起始检测器可以使用于逐渐减小的PV。
作为一个例子，PV高为26.0%，PV低为24.0%，使PV平均等于25.0%，在此期间，最大噪声斜率为每分钟2%。对于上升响应，触发PV点为25.0%t（26.0%-24.0%），结果等于27.0%。所需最小斜率为每分钟2乘以2%，即每分钟4%。本例结果触发点470为27.0%在27.0%触发点时其平均斜率471为每分钟10%，超过了所要求的每分钟4%。这样就超过了最小斜率和电平触发标准;因此，两个响应检测触发要求都已满足。现在，反过来的计算表明响应检测时间是470处的触发时间减去（27%-25%）/（每分钟10%），因此，响应检测时间早于470处的触发时间0.2分钟。
现在参见图7，它表示控制输出（CO）中的阶跃，实际二阶响应66，对一阶响应67的近似，以及对于两个响应66和67的交会点68所要求的电平。现在将参照图7来定义术语“视在延迟”和“响应检测时间”。在此之前，必须首先定义“传送延迟”，因为，如前所述，由图7中也可见，总停滞时间200为传送延迟202和视在延迟204的总和。
术语“传送延迟”指的是物质或能量从一个物理位置到另一个物理位置的传送。例如，在一个为了控制酸性过程中的pH值而要混合池中液体的过程中，用以控制碱性液体流速的阀门设置在池的顶部，而用以测量pH值的传感器则设置在池的输出口。如果过程控制器10响应传感器输出信号而调节阀门，来增加或减少碱性液体的流量，显然，使混合物中pH值改变而增加或减少的碱性液体流量要花费一定的时间才能移动至传感器。这一时间即为传送延迟。该传感器首次检测pH变化的时刻即称为响应检测时间。
视在延迟204是从连接于过程的传感器第一次检测控制输出对过程所产生影响的时间（即响应检测时间），到本发明算得的最大斜率与时间轴的交点的时间的延迟。从图7可见，视在延迟204在传送延迟202的结束处开始。
可以使等式[2]等于交会点68的所需值。合适的交会点68是归一化的阶跃的中间点，即0.5处，因为总是希望选择这样一个交会点，使它低到足以能保证对起始响应更为接近的近似。然而，交会点太低，将在整个拟合过程中产生明显的误差。为此，为了获得PID控制器的合适的过调量和响应时间，不宜采用大于归一化阶跃响应四分之三或小于该响应三分之一的交会点。应注意，当τ2＝10τ1时，τ1加τ2等于11τ1。解等式[2]后得到，当实际二阶响应66达到一半幅度时，该时刻为：
0.72585（τ1+τ2） [3]
本领域的熟练人员可以从数学上很容易地确定，一阶响应的时间常数是该一阶响应达到阶跃响应一半幅度那一点所需时间的1.4427倍。因此，一阶响应时间常数的近似值简单地估算为：
1.4427（0.72585（τ1+τ2）-视在延迟） [4]
此等式[4]是寻找最佳时间常数近似值的一种省时和经济的实现方法。
现在将根据最大斜率确定等价的（τ1+τ2）时间常数。一阶系统的时域阶跃响应简单地为
1-e-t/τ[5]
其导数为：
1/(τ) e-t/τ[6]
请回忆一个函数的导数给出一个斜率的函数。由此，给出了斜率64（见图6）以及点61处相应的幅度63就可求得时间常数。注意，由响应曲线顶部起算的幅度65等于e（-t/T），其中t为时间62。本发明指出，（τ1+τ2）时间常数可以根据时间62、最大斜率64以及最大斜率点61的幅度63而求得。此外，过程增益如果不等于1的话，也必须考虑到，因为不等于1的增益会影响斜率与时间常数的关系。因此，τ1+τ2等于由阶跃顶部起算的归一化幅度分数65乘以过程增益并除以最大斜率64。
Ziegler-Nichols方法与本发明方法之间的区别在于，Ziegler-Nichols方法假设所决定的实际最大斜率是与近似的一阶响应的起始斜率相同的。这只有在生产过程单纯地为一阶时才是对的，实际上不可能是这种情况。然而，即使是这样一种情况，本发明仍可精确地测定斜率。
以下将结合图9A更详细地说明，甚至当主导时间常数（主导极点）比最接近的时间常数（极点）大40倍时（这几乎与一阶过程相同），采用Ziegler-Nichols方法的结果仍然劣于本发明（本发明仍假定时间常数比为10比1）。
测量装置具有某些与其相关的时间常数。因此，即使过程15是一个真的一阶系统，传感器16也会把现场过程系统13转变为一个二阶系统。
以下将以一个特定的生产过程为例，表明本发明与现有技术方法比较的优越性。该过程反映了一个二阶系统，其中一个极点10倍于另一个极点。其主导极点具有30秒的时间常数，另一个极点具有3秒的时间常数。该过程的S域表达式将是：
GP（S）＝ 1/(（30S+1）（3S+1）) [7]
将方程[7]乘以因子1/S，即可得到过程在S域的开环阶跃响应。S域开环变换的单位阶跃响应为：
C（S）＝ 1/(S（30S+1）（3S+1）) [8]
利用反拉普拉斯变换，可以从方程式[8]中得到过程在时域的开环阶跃响应。该时域开环阶跃响应为：
C s (t)=［1+ e -t/3 -10e -t/30 9 ］ ［9］
其中，t是从零起始以秒为单位的时间。该响应的斜率可由响应的导数确定。该响应的斜率由下列公式给出：
dC s (t) dt = ［ e -t/30 -e -t/3 27 ］ ［10 ］
为了对本发明提供一种简易和清楚的描述，仅列出了其解法和结果;因为，对于本领域任何熟练人员而言，这些数学方程式、求导和解法都是显而易见的。
阶跃值规一化为1，因此，在整个描述中，任何幅度都以这个等于1的规一化为基准。同样，过程增量也假定为1。
实际二阶响应的精确值如下：
1.最大斜率等于0.02581;
2.最大斜率时间在7.675秒;
3.在7.675秒时的响应幅值为0.1483。
为了证明本发明比Ziegler-Nichols方法优越，我们允许Ziegler-Nichols方法利用时间常数为3和30秒的二阶生产过程阶跃响应的精确数据点和精确的斜率。我们将采用Ziegler-Nichols方法所得到的结果与采用本发明所得到的结果进行比较。
Ziegler-Nichols方法估计过程的总停滞时间为1.929秒，时间常数为38.75秒。图8中相对实际响应70画出了Ziegler-Nichols方法的近似响应72。
如前所述，Miller等人的方法不可能用一个实际的以微处理机为基础的控制器容易地实现。这是因为，控制器在达到最高阶跃值之前不可能告知63.2%阶跃在何处。这一最高阶跃值将取决于固有过程增益。例如，根据该过程增益，过程输入的百分之十变化可引起过程输出中百分之五或百分之十五的变化。显然，把每个周期时间里的数值都存贮起来是不切实际的，尤其是对较慢的响应过程。这将需要大量的存贮器。例如，一个时间常数为2小时的过程和一个取样时间为100毫秒的控制器，测量结果用四个字节表示时，将需要一千万以上比特的存贮空间来存贮一个阶跃响应。
对于本领域的熟练人员来讲，一种变通的方法就是增大取样时间，例如从100毫秒增加到1秒。本领域的熟练人员知道，这一增加将减少对存贮器的需求，但如果过程的时间常数在几秒数量级，这种方法将不可能提供任何有用的数据。再者，即使取样时间的增加能提供有用的数据，本领域的熟练人员知道，斜率近似的精度将由于取样时间的增加而大大降低。
为本领域熟练人员所通晓的另一种变通方法就是两次重复测定阶跃响应。第一次阶跃响应可用作过程增益的标准，以预测在对第二次阶跃的响应中，63.2%点所在的时间。当然，这是假定，过程的阶跃响应是可精确地重复的。两次重复测定阶跃响应意味着几乎要等待两倍长的时间才能完成近似。这种等待可能是非常令人讨厌的，特别是当主导时间常数为小时的数量级时。另一方面，本发明在第一次就能精确地预测实际响应，可以克服这种限制。
对于Kraus和Sakai等人所述的方法，本发明也是有优越性的。Kraus用以确定最大斜率的方法仅采用五个响应点。如同Sakai等人所述（11栏，30-35行），Kraus方法不能精确地测定最大梯度线（斜率）。本发明是对Kraus方法的一种重大改进。
Sakai等人所述的方法也是以响应曲线上少量的点为基础来测得最大斜率的。此外，其中所用的校正因子似乎假定生产过程阶跃响应是一阶的，但众所周知，生产过程实际上是以至少二阶响应为特征的。本发明经证明是更为精确的，首先，由于它利用了更多的点，其次，本发明考虑到生产过程的阶跃响应将至少呈二阶。
本发明确定总停滞时间为1.923秒，二阶时间常数总和为33.00秒。本发明算得合适的时间常数近似为31.87秒。在图8中，对照实际响应70绘出了采用本发明计算的响应71。
由图8可见，Ziegler-Nichols方法用太大的时间常数72来估算响应70。然而，在图8中可看出，本发明计算得到的响应70，在与实际响应匹配方面，具有明显的优越性。本发明利用一阶近似产生了一种最佳匹配。
图9A中，用75表示一个时间常数比为40比1的生产过程的实际响应。用Ziegler-Nichols方法确定的过程响应如77所示。甚至当本发明继续假定时间常数比为10比1时，本发明仍能得出如图9A中响应76所示的恰当的估算。因而比Ziegler-Nichols方法优越。
在图9B中，用80表示时间常数比为4比1的生产过程响应。用Ziegler-Nichols方法确定的过程响应如82所示。甚至当本发明继续假定时间常数比为10比1时，本发明仍能得到如图9B中响应81所示的恰当估算，因而比Ziegler-Nichols方法优越。
本发明的主要优点在于，它为自调节控制器的典型生产过程开环阶跃响应提供了一种非常优良的拟合。本发明得出一种改进的方法，利用自调节控制器用一个具有延迟的一阶模型，来近似生产控制过程应用中的高阶系统。这一优点转化为能够更为精确地找到过程自调节控制器的最佳PID值，而不管采用那一种最佳判据。如此，这种改进的过程近似方式意味着更小的耗费、改善的效率、成本的节省、优良的产品或因具有更好的控制而带来的许多其它优点。此外，这类用于自调节控制器的方法允许本发明用廉价的微处理机、较小的存贮空间，并用较低的微处理机负荷时间来实现。
本发明还可应用于各种不同的生产控制过程应用。注意，现场过程系统13的总停滞时间和时间常数可根据应用而有很大的变化，但本发明仍然可有效地应用。再有，如上所述，所存贮的测量值的数目、平均比率、平均指定幅度、所计算的斜率的指定时间、实际二阶响应与一阶响应交会点的所需值、二阶响应（大致上以应用为基础）的特有的生产过程时间常数比都可以修改;然而，本发明的基本内容仍保持不变。
现在参见图10，图10是表示存贮于EPROM20（见图2）内的程序的流程图，在本发明的实际应用中，它由控制器10的微处理机19执行。由流程图100表示的程序的第一步骤102，是由控制器10确定过程变量（见图1）是否已经达到了一个稳态值。如否，程序将继续执行步骤102，直至过程变量达到稳态条件时为止。本发明确定过程变量是否已达到其稳态值，即是否已进入稳态条件的技术，已在前面结合图13、14和15作了描述。
一旦程序确定过程变量已经达到其稳态值，程序即进入步骤104，其中，由控制器在一个预定时间周期内测量噪声。在该时间周期内测量噪声之后，程序在步骤104中计算平均噪声及其最大斜率。在步骤104中，程序用以测量噪声的时间长度是任选的，在采用流程图100所示程序的一个实施例中，预定的时间周期设定为32秒。
在执行步骤104后，程序进入步骤106，在106中，它首先设定好电平和斜率触发值，然后产生一个控制输出阶跃。电平触发信号是过程变量必须响应于控制输出中的阶跃而超越的一个预定电平。斜率触发信号是过程变量响应斜率必须响应于控制输出中的阶跃而超越的一个预定斜率值。在步骤108中，程序确定过程变量是否两个触发要求都已经达到。一旦步骤108确定过程变量已经达到触发要求，程序进入步骤110，其中，对响应检测时间进行计算。
在计算响应检测时间后，程序进入环路150，环路150包括步骤112、114、116和118。在步骤112中，程序如上面结合图5B所述利用连续8个点计算过程变量响应的斜率。在计算斜率之后，程序在步骤114中确定在步骤112中算得的相对于由步骤106所提供的控制输出阶跃的响应的斜率是否大于迄今已经算得的最大斜率。如上所述，先前计算的最大斜率、指定的最大斜率出现时间以及在该斜率处指定的过程变量值都存贮在控制器10的RAM18内（见图2）。如果在步骤112中计算的斜率大于先前存贮的最大斜率，则程序在步骤116中用新的最大斜率，指定的该斜率出现时间以及在该新的最大斜率处指定的过程变量值取代存贮在RAM18内的先前计算的最大斜率，其指定的出现时间以及在该斜率处指定的过程变量值。
如果在步骤112中计算的斜率不大于先前计算的最大斜率，则程序利用以上结合图13至15所述的技术，在步骤118中确定相对于控制输出阶跃的过程变量响应是否已经达到了稳态条件。如果仍未达到稳态，程序返回步骤112计算斜率，然后进入114将所计算的斜率与先前存贮在RAM18内的最大斜率进行比较。显然，当程序结束执行环路150中的步骤时，过程变量对控制输出阶跃响应的最大斜率连同指定的该斜率出现时间，以及过程变量在最大斜率处的指定值都已确定并存贮在RAM18中。
当步骤118确定过程变量已经达到稳态条件时，程序进入步骤120，在此计算时间常数和总停滞时间近似值。总停滞时间200在步骤120中由最大斜率与时轴的交点算得（见图7）。
如前所述，本发明包括以实际的、存贮器效率高的方式解决多阶响应一阶近似问题的另一种方法。和前面一样利用最大斜率确定总停滞时间200（见图7），并存贮起始电平PVs222、终止电平PVf224、最大斜率值64、PV幅度63以及最大斜率点时间62（如图6所示）。如图11所示，在RAM18内的一个寄存器组300内，保留着一组专用存储单元301-310，用以存储ADC21输出的PV测量值。这些专用存储单元仅在响应斜率不再增大后，才开始在每个取样周期存入。例如，如果从控制输出阶跃加入时起，响应斜率在37.75秒内继续增加，37.75秒结束前，这些专用寄存器将不会开始把PV测量值存入其中。如果在38.00秒时，斜率呈现从先前斜率下降的迹象，就在第一个存储单元301内存入PV测量值。如果斜率继续下降，存储单元302至310将开始在每个取样周期相续地存入。然而，如果前面连续下降的响应斜率又开始增加，则在斜率停止增加后，就如前面所说那样从单元301开始将已存贮的寄存器301至310冲掉重写。此外，当可用的最后一个寄存器310存满时，就在测量下一个PV值311之前，检验响应是否已达到稳态条件。如果响应数据未说明已达稳态条件，就把每隔一个的测量值（302、304、306、308、310）弃去，而保留的测量值（301、303、305、307、309），则按它们的时间顺序，分别移到图11所示的寄存器组320的存储单元321、322、323、324、325中。应当理解寄存器组300和320实际上为相同的寄存器。对它们采用不同标号的理由是为了说明每个寄存器组内寄存器内容是怎样变化的。换句话说，只要专用寄存器301至310存满了，且过程响应未处于稳态条件，半数的寄存器将空出用于新的测量值，而此时的取样速率仅为原有速率的一半，取样时间则为原有时间的两倍。参见图11，并观察当从寄存器组300的记录内容状态改变为寄存器组320的记录内容状态时，每个存储单元的记录内容。寄存器组300与320之间的箭头说明记录内容是如何转移的。
在寄存器301至310存满之后，相连的PV测量值用311和312表示。注意，单元301至312为取样周期为T的PV测量值，存贮在单元312至330内的PV测量值表示其取样周期为2T。单元312至326之间的虚线表示，一旦寄存器组300内的内容修改为寄存器组320内的内容;由于取样周期为2T，311的PV测量值被跳过，而PV测量值312存贮在单元326内。
注意，存储单元306与326实际上是相同的单元，然而，306是取样周期加倍之前的单元状态，326是取样周期加倍后的单元状态。这种情况适用于所有的寄存器单元;因此，寄存器单元301至310与寄存器单元321至330，分别是完全相同的物理存储单元，从寄存器组300到320的变换，清楚地表示当取样周期加倍时，寄存器内容的变化。这一过程连续重复，直至建立稳态条件。因此，如果在寄存器单元330存满后，稳态条件仍未满足，则周期将再次加倍为4T，单元321、323、325、327和329的内容将分别取代单元321、322、323、324与325的内容，等等。稳态校验仅在寄存器从头至尾，即单元301至310或321至330已经全部存满后才进行。寄存的取样周期（如T、2T、4T、8T或16T等等）被存储起来，以便给所记录的各个测量值指定一个时间坐标。
稳态检测可以根据寄存器内的数值情况或如前所述的方法进行。不论是根据先前所描述的方法而确定的，或是根据目前寄存器的内容所确定的最大斜率，都可以用来近似可用来表示稳态的“精确的”考核关系，这些考核关系（以下将作更详细的描述）有助于防止发生错误的稳态检测。寄存器数值也是对于用以前的斜率方法计算的最大斜率是否正确的检验。
与这些寄存器有关的第一个稳态条件合格要求是，寄存器数值之间的差必须依次等于或小于最大差值。例如，如图11所示，单元322与323内容之间的差就是寄存器组320中邻接单元内容之间最大的差。单元324和323内容的差一直到单元330和329内容的差依次继续减小，如在差值栏335中可见的那样。第二个合格要求是最大的差值必须在前半个寄存器组内（即在寄存器321至325内）。第三个合格要求是最后两个单元330与329内容之间的差值必须小于最大偏差的5%;第四个合格要求是最大偏差必须小于整个阶跃幅度（图6中为PVf224到PVs222）的25%。第五个稳态合格要求是寄存器内容321至330所代表的时间必须至少为一个固有时间周期，该固有周期是根据响应的最大斜率或寄存器的最大偏差确定的。第六个稳态合格要求（是一种较好的斜率测量值双重检验）是比较所存贮的最大斜率与由寄存器数值得到的最大偏差斜率，并观察它们是否在相差一个2的因子范围内是符合的。这将进一步证明，寄存器数据以及最大斜率计算多少是相符的。以上已经阐述，最大斜率是如何与实际时间周期有关的。由寄存器表中最大偏差所确定的最大斜率，将简单地等于最大偏差除以寄存器组的取样周期。必须满足上述所有合格要求，才能认为PV值处于稳态条件。
显然，可对上述各稳态合格要求进行调整或修改来作为一种替代的方法。这种调整或修改的一个例子就是指出，只要其余的合格要求都满足，在稳态条件中就不必考虑第一个稳态合格要求。另一个例子是，只要其余的合格要求都满足，在稳态条件中就不必考虑第五和第六个稳态合格要求。毫无疑问，可以用许多种合格要求的变换来确证稳态条件。
找出最接近于起始PVs222与终止PVf224之间距离的63.05%的寄存器值。数值63.05%是根据经验选择的所要求的交会点位置，这是根据在一定的相对时间内一阶响应与一个时间常数比为10∶1的响应的最佳拟合而得到的。
只要我们确定了最接近于63.05%的阶跃响应寄存器值，我们即可确定该寄存器实际的对整个阶跃响应的分数。我们可以称之为交会分数。由此可得到交合分数与时间调整因子之间的关系。
这一关系的目标是找到对过程响应的一个较好的一阶近似。我们知道，可设定交会分数等于一阶方程[5]。由此，可得到交会分数与时间调整因子之间的关系为：
时间调整因子＝[ 1/(-1n（1-交合分数）) ] [11]
这一复杂函数可以简化为由下表给出的线性分段插值。
交会分数    时间调整因子
0.35    2.3020
0.45    1.6579
0.55    1.2446
0.65    0.9482
0.75    0.7190
0.85    0.5257
注意，该表仅覆盖交会分数为0.35至0.85的范围，因为测量实际上是一定在该范围内的。如果交会分数未落在该范围内，将不会建议使用这样一组暂存数据，程序将重新执行。
例如，如果PVs为0，PVf为10000，在这一情况下，最接近于63.05%（本例中为6305）的寄存器值为寄存器323内的5817。该ADC测量值正好转变为58.17%点，或换句话说为0.5817交会分数。从等式[11]中给出的关系，我们得到时间调整因子为1.1474。因此，将寄存器323内该PV测量发生时间与总停滞时间之差乘以1.1474时间调整因子。例如，如果第一个专用寄存器321在时间38.0秒开始存入，且目前的取样周期为2.0秒，所选择的寄存器323位于起始寄存器321两个寄存器后面，这样，寄存器323的发生时间是在38.0+（2＊2.0）＝42.0秒。现在，如果总停滞时间经计算为8.0秒，我们可以得到一阶时间常数近似为τa＝（42.0-8.0）＊1.1474＝39.0秒。这样就产生了近似的时间常数τa，将其与总停滞时间结合使用，即可表示对过程的一阶近似特性。
现在可以参见图16，其中，流程图175表示可以贮存于EPROM20内的程序，适用于上述另一种方法。由于本领域的熟练人员能够将其中所示的步骤160至172与前述另一种方法所述步骤联系起来，故没有必要再描述图16所示的流程图。
本发明可应用于许多不同的生产控制过程应用。稳态检测器可以有不同的时间间隔和最大偏差设定值，以适应各种应用或实施要求。响应检测器上的触发点可以提高或降低。
显然，本发明通过分析过程变量对施加到控制器控制输出端的阶跃的开环响应，使自调节控制器能获得由该控制器控制的现场处理系统的特征。该方法用带有单纯时间延迟的一阶系统响应来近似高阶现场过程系统的实际响应。该方法确定了一阶近似的总停滞时间和时间常数。控制器的最佳PID值可以用众所周知的技术根据所要求的判据和一阶参数确定。
进一步还应注意，本发明披露了两个实施例。在一个实施例中，假定来自实际响应的数据是根据时间常数比为10比1的二阶响应所获得的数据。然后，用该数据来确定一阶近似的时间常数。在另一个实施例中，是利用落在一个预定范围内的实际响应数据与一阶近似之间的交会点，来确定一阶时间常数的。
进一步还应注意，在这两个实施例中，该方法确定了对应于阶跃的过程变量响应的最大斜率，并将该斜率连同其指定的产生时间以及指定的过程变量存贮起来。在该两个实施例中，都用存贮的信息来近似总停滞时间，并在第一个实施例中，用来找到用以找出一阶时间常数的假设的二阶时间常数。第一个实施例包括用以确定响应检测时间的一种技术，以根据响应检测时间和总停滞时间，计算出总停滞时间中的视在延迟部分。在第一个实施例中，为了找到时间常数，必须计算视在延迟。在第二种实施例中，则利用确定交会点的PV测量寄存器操作技术来找到时间常数。
在过程变量达到初始稳态条件之前，阶跃不加到控制输出端上，当过程变量响应达到最终稳态条件时才停止计算斜率。该方法包括了可供选择的另一用以确定稳态条件的技术。
显然，对上述较佳实施例的描述仅用以说明而并非用以限制本发明。本领域的熟练人员在不脱离由所附权利要求书所确定的本发明的精神或范围的情况下，还可对本主题内容的各种实施方式作出某些增加，减少或其它各种变换。

Claims (4)

1、一种用以在自调节控制器中获得现场过程系统的一阶近似特性的方法，所述现场过程系统由所述控制器控制，其特征在于，所述一阶近似具有一个时间常数和总停滞时间，所述现场过程系统具有过程变量，所述方法包括以下步骤：
(1)将一个预定阶跃输入加到所述现场过程系统；
(2)确定所述过程变量对所述阶跃输入的响应的斜率，它包括下列步骤：
a.对所述过程变量响应进行第一组和第二组取样测量，所述第二组取样迟于所述第一组取样，所述第一组取样具有第一个预定的取样数，所述第二组取样具有第二个预定的取样数；
b.计算所述第一和第二组取样的移动平均值，以及所述第一和第二组取样的移动平均值之间的差；以及
c.将所述的差除以一预定除数，以求得所述斜率；
(3)确定当所述斜率为最大时的时间；在所述第一和第二预定数目的取样所定义的各点范围内定义一个与所述最大斜率相应的预定点；并测量所述预定点的出现时间以及与所述预定点相应的所述过程变量阶跃输入响应的幅度；
(4)根据所述最大斜率、所述出现时间以及所述相应的过程变量阶跃输入响应幅度，计算所述一阶近似总停滞时间；以及
(5)根据所述过程变量阶跃输入响应，确定所述一阶近似时间常数。
2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一组取样的所述第一个预定数等于所述第二组取样的所述第二个预定数。
3、一种用以在自调节控制器中获得现场过程系统的一阶近似特性的装置，所述现场过程系统由所述控制器控制，其特征在于，所述一阶近似具有一个时间常数和总停滞时间，所述现场过程系统具有过程变量，所述装置包括：
（1）用以将一个预定阶跃输入加到所述现场过程系统的装置;
（2）用以确定所述过程变量对所述阶跃输入的响应的斜率的装置，所述斜率确定装置包括：
a.用以测量所述过程变量响应的第一和第二组取样的装置，所述第二组取样迟于所述第一组取样，所述第一组取样具有第一个预定的取样数，所述第二组取样具有第二个预定的取样数;
b.用以计算所述第一和第二组取样的移动平均值，以及所述第一和第二组取样的所述移动平均值之间的差的装置;以及
c.用以将所述的差除以一预定除数，以求得所述斜率的装置;
（3）用以确定所述斜率何时为最大，并在所述第一和第二预定数目的取样所定义的各点范围内定义一个与所述最大斜率相应的预定点，以及测量所述预定点的出现时间和与所述预定点相应的所述过程变量阶跃输入响应的幅度的装置;
（4）用以根据所述最大斜率、所述出现时间以及所述相应的过程变量阶跃输入响应幅度，计算所述一阶近似总停滞时间的装置;以及
（5）用以根据所述过程变量阶跃输入响应，确定所述一阶近似时间常数的装置。
4、一种用以在自调节控制器中获得现场过程系统的一阶近似特性的方法，所述现场过程系统由所述控制器控制，其特征在于，所述一阶近似具有一个时间常数和总停滞时间，所述现场过程系统具有过程变量，所述方法包括以下步骤：
（1）确定所述过程变量是否处于初始稳态条件，以及所述过程变量在所述初始稳态条件下的幅度;
（2）当所述过程变量处于所述初始状态条件时，在对应于加到所述现场过程系统的一个预定的阶跃输入的所述过程变量响应中确定一个预定的幅度值;确定所述过程变量阶跃输入响应斜率的一个预定值，并将所述阶跃输入加到所述现场过程系统;
（3）确定所述过程变量的阶跃输入响应幅度和斜率不小于所述预定幅度值和所述预定斜率值的时间，并根据不小于幅度和不小于斜率的所述过程变量的阶跃输入响应，以及所述不小于幅度的出现时间，计算所述过程变量阶跃输入响应的响应检测时间;
（4）确定所述过程变量对应于所述阶跃输入响应的斜率，它包括以下步骤：
a.对所述过程变量响应进行第一和第二组取样测量，所述第二组取样迟于所述第一组取样，所述第一组取样具有第一预定的取样数，所述第二组取样具有第二预定的取样数;
b.计算所述第一和第二组取样的移动平均值，以及所述第一和第二组取样的所述移动平均值之间的差;以及
c.将所述的差除以一预定除数，以求得所述斜率;
（5）确定当所述斜率为最大时的时间;在所述第一和第二预定数目的取样所定义的各点范围内定义一个与所述最大斜率相应的预定点;并测量所述预定点的出现时间以及与此相应的所述过程变量阶跃输入响应的幅度;
（6）确定所述过程变量阶跃输入响应处于稳态条件的时间，确定所述过程变量阶跃输入响应处于稳态条件时所述过程变量的幅度;
（7）当所述过程变量阶跃输入响应处于所述稳态条件时，根据所述最大斜率，所述最大斜率的出现时间以及所述相应的过程变量幅度，计算所述一阶近似总停滞时间;
（8）根据所述总停滞时间和所述响应检测时间，确定所述过程变量阶跃输入响应的视在延迟;以及
（9）根据所述最大斜率、所述最大斜率出现时间、所述相应的过程变量幅度、所述过程变量初始稳态条件幅度、所述过程变量处于所述稳态条件时所述过程变量的幅度和所述视在延迟，确定所述一阶近似时间常数。
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