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工控系统发展历程简述工控系统是指用于监视和控制工业过程的计算机系统，它将传感器、执行器、控制器和网络等设备连接起来，实现对工业生产过程的自动化控制。
工控系统的发展历程可以追溯到20世纪40年代的自动化控制。
20世纪40年代至60年代，随着计算机技术的发展和应用，工业自动化开始兴起。
这一时期主要是以逻辑控制器（PLC）为核心的控制系统，PLC能够根据预设的逻辑程序对生产过程进行控制。
此时的工控系统主要以硬连线为主，控制器和执行器的连接直接通过硬电缆完成。
进入70年代，随着微电子技术的进步，计算机成为工业自动化领域中的关键设备。
工控系统开始使用分散式控制器（DCS）和远程输入输出（RIO）模块，实现了控制器和执行器之间的远程通信和数据交互。
此时的工控系统开始实现了分层架构，可以对多个工艺过程进行集中控制。
80年代至90年代，工控系统得到了进一步的发展。
随着计算机网络的普及和应用，工控系统开始采用以太网作为通信手段，实现了工控网络的建立。
这一时期，工控系统实现了更高级的控制策略，如模糊控制和遗传算法等，提升了控制系统的性能和精度。
进入21世纪，工控系统开始朝着更加智能化、数字化和网络化发展。
工业互联网的概念提出，工控系统开始采用云计算、大数据和物联网等新技术，实现工业设备的远程监控和管理。
此时的工控系统不仅能够实时采集和处理传感器数据，还可以通过云平台进行数据分析和优化控制。
随着工业自动化的发展和应用，工控系统在各个行业的应用越来越广泛。
例如，工控系统在汽车制造业中实现了自动化生产线的建立和运营；在能源领域，工控系统实现了电力、石油和天然气等资源的有效利用和控制；在化工行业，工控系统实现了化工生产的安全和高效。
总的来说，工控系统在过去几十年中经历了从硬连线控制到分散控制再到网络控制的发展过程。
随着计算机技术、网络技术和传感器技术的不断进步，工控系统将会越来越智能化、数字化和网络化，为工业生产带来更高效、安全和可持续的发展。
工业自动化控制工业自动化控制是指利用计算机、仪器仪表和控制设备等技术手段，对工业生产过程中的各种参数进行实时监测、分析和控制的一种技术体系。
其目的是提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量和稳定性。
一、概述工业自动化控制是通过对工业生产过程中的各种参数进行实时监测、分析和控制，实现生产过程的自动化和智能化。
它涵盖了工业生产的各个环节，包括生产计划、生产调度、生产执行、质量控制等。
工业自动化控制系统由硬件设备和软件系统组成，硬件设备包括传感器、执行器、控制器等，软件系统包括监控系统、数据采集系统、数据处理系统等。
二、工业自动化控制的基本原理1. 实时监测：通过传感器对生产过程中的各种参数进行实时监测，如温度、压力、流量等。
2. 数据采集：将传感器采集到的数据进行采集和存储，以备后续分析和控制使用。
3. 数据处理：对采集到的数据进行处理和分析，提取实用的信息，如异常检测、趋势分析等。
4. 控制策略：根据数据处理的结果，制定相应的控制策略，如PID控制、含糊控制等。
5. 执行控制：通过执行器对生产过程进行控制，如调节阀门、机电驱动等。
6. 监控系统：通过监控系统对整个生产过程进行实时监控和管理，及时发现问题并采取措施。
三、工业自动化控制的应用领域1. 创造业：工业自动化控制可以实现生产线的自动化，提高生产效率和产品质量。
2. 石油化工：工业自动化控制可以对化工生产过程进行精确控制，提高生产效率和安全性。
3. 电力系统：工业自动化控制可以对电力系统进行实时监测和控制，提高供电可靠性和稳定性。
4. 矿山冶金：工业自动化控制可以对矿山冶金过程进行精确控制，提高生产效率和资源利用率。
5. 污水处理：工业自动化控制可以对污水处理过程进行自动化控制，提高处理效率和环保性能。
四、工业自动化控制的优势1. 提高生产效率：自动化控制可以实现生产过程的连续化和高效化，提高生产效率。
2. 降低生产成本：自动化控制可以减少人工操作，降低生产成本。
工业过程自动化技术第一篇：工业过程自动化技术的概述随着科技的不断发展，工业过程自动化技术得到了越来越广泛的应用。
工业过程自动化技术是指利用各种自动化设备和技术，对工业生产过程中的各个环节进行自动控制，从而实现生产流程的高效、稳定、可控。
本文将从以下几个方面探讨工业过程自动化技术的概述。
一、工业过程自动化技术的发展历程工业过程自动化技术的发展历程可以追溯到 19 世纪末期。
当时，人们开始尝试将工业生产现场的繁杂工作自动化，提高生产效率。
随着电力、电子、计算机等技术的不断发展，工业过程自动化技术也在不断地发展壮大。
二、工业过程自动化技术的应用领域目前，工业过程自动化技术已经在多个领域得到应用，如：1. 制造业：自动化生产线、自动化装配系统、自动化包装系统等。
2. 能源领域：智能电网、自动化输送系统等。
3. 化工领域：自动化生产线、自动化调配系统等。
4. 矿业领域：自动化采矿设备、自动化选矿设备等。
5. 农业领域：自动化种植设备、自动化养殖设备等。
三、工业过程自动化技术的优势1. 提高生产效率：工业过程自动化技术可以实现全天候、无休止地运行，因此生产效率大大提高。
2. 优化生产质量：自动化控制系统可以保证产品规格稳定，从而优化生产质量。
3. 降低生产成本：工业过程自动化系统可以通过实时监控和分析数据，来寻找优化生产过程的方法，降低生产成本。
4. 提高安全性：自动化生产可以降低工人在高温、有毒气体、高危险度环境下工作的风险。
四、工业过程自动化技术的未来展望工业过程自动化技术的未来将更加注重自动化智能化、网络化、数字化和绿色化。
未来的工业过程自动化技术将实现更高的自动化智能化程度，实现对生产过程的全方位智能监控和预测，进一步提高生产效率和质量。
同时，网络化和数字化将推动工业过程的整体优化，使之更加精准、高效、全面优化。
绿色化将成为未来的工业过程自动化技术的又一个重要方向，推动绿色生产过程和循环经济发展，从而谋求人、财、物等资源的最大化利用和价值创造。
工业过程控制工程工业过程控制工程是一个涵盖多个领域的综合学科，它主要研究如何利用现代科技手段来实现工业生产流程的自动化控制和优化。
工业过程控制工程的一个重要目标是帮助企业提高工业生产过程的质量，安全性和效率，从而实现持续的经济和社会效益。
工业过程控制工程的基本概念工业过程控制工程是一种以连续控制和批次控制为主要手段的自动化控制系统，在这种系统中，计算机控制中心通过传感器采集生产现场的各种数据信息，然后根据提前设定的控制算法和参数，控制各个生产环节的生产流程和参数，实现对工业生产过程的集中控制和自动调节。
通过工业过程控制工程的实施，企业可以实现对生产过程的自动化控制和优化，提高了生产效率，降低了生产成本，提高了产品的质量和企业的竞争力。
工业过程控制工程的技术特点工业过程控制工程中常用的技术包括自动化控制技术、计算机网络技术、数据库技术、传感器技术、机器视觉技术等。
这些技术的应用使得工业过程控制工程具有以下几个技术特点：高度自动化工业过程控制工程是在计算机控制中心的统一管理下实现对生产过程的自动化控制和调节，使得整个生产过程可以实现无人值守的自动化运作。
快速调节能力工业过程控制系统可快速响应生产过程中的变化，对产生的数据进行采集和处理后，及时地调整生产参数，以保证生产过程的稳定性和一致性。
高能耗效率工业过程控制系统可对生产过程中的各个环节进行数据监测和分析，及时发现并处理能耗超标等问题，从而达到降低企业的能耗，节约生产成本的效果。
高可靠性工业过程控制系统的控制算法和技术手段经过长期检验和改进，已经可以达到高度可靠的控制水平。
这种可靠性在对于工业生产过程的稳定性和安全性来说是至关重要的。
工业过程控制工程在实际生产中的应用工业过程控制工程在工业生产中已广泛应用，在诸如制造业、化工业、冶金业等领域中都有相应的应用案例。
•在制造业中，控制系统可以通过调节生产线下的各种设备来提高生产效率和产品质量。
同时，通过对产品的质量进行分析，可及时地反馈到生产线上，以便优化生产环节。
过程装备与控制工程专业发展历程一、学科起源过程装备与控制工程学科起源于XX世纪XX年代，随着工业化的进程，对大型、复杂工艺过程的设备需求增加，过程装备与控制工程学科逐渐形成。
这个学科主要研究工业过程中的装备设计、控制技术以及安全保障等，以满足工业生产的需要。
二、技术进步随着科技的不断发展，过程装备与控制工程学科的技术也在不断进步。
例如，信息技术、自动化技术、智能制造技术等新技术被广泛应用于过程装备的设计、制造、控制和优化中，极大地提高了工业生产的效率和安全性。
三、人才培养过程装备与控制工程专业人才培养注重理论与实践相结合，既要求学生掌握扎实的理论基础，又强调实际操作能力的训练。
在课程设置上，本专业涵盖了机械、化学、物理、材料科学、计算机等多个学科领域的知识，旨在培养具有全面素质和创新能力的过程装备与控制工程人才。
四、行业应用过程装备与控制工程学科的应用领域非常广泛，包括石油、化工、制药、能源、环保等众多行业。
本专业的毕业生可以在这些行业中从事装备设计、制造、运行、维护以及工艺控制等方面的工作。
五、国际交流与合作随着全球化的发展，过程装备与控制工程专业的国际交流与合作日益频繁。
许多高校和科研机构通过国际学术会议、合作研究等方式，与国际同行进行深入的交流和合作，共同推动本学科的发展。
六、未来趋势与展望未来，过程装备与控制工程专业的发展将更加注重智能化、绿色化、安全化等方面。
智能制造技术的应用将进一步提高装备的自动化和智能化水平，降低人工干预，提高生产效率。
同时，随着环保意识的提高，绿色化生产将成为主流，过程装备的设计和制造也将更加注重环保和节能。
此外，随着工业安全事故的频发，安全设计和安全管理将成为过程装备与控制工程的重要研究方向。
七、交叉学科发展随着多学科交叉融合的趋势，过程装备与控制工程专业将与更多学科产生交又。
例如，与人工智能、大数据等信息技术领域的交叉，将为工业生产提供更高效、智能的解决方案；与生物工程领域的交叉，将为制药、食品等行业提供更先进的工艺和设备；与环境工程领域的交叉，将为环保和能源利用提供更先进的技术手段。
DCS系统的发展历程与趋势展望DCS（Distributed Control System，分布式控制系统）是一种用于监控和控制工业过程的自动化系统。
它的发展历程经历了几个重要的阶段，从最初的分散控制到现代的集成化实时控制系统，不断推动着工业自动化领域的发展。
本文将探讨DCS系统的发展历程，并对未来的趋势进行展望。
1. 第一阶段：分散控制系统在上世纪60年代，工业控制系统主要采用分散控制的方式。
这种方式下，每个设备或生产单元都有独立的控制器进行控制，互相之间缺乏通信与协调。
虽然这种系统可以满足简单工艺的需求，但对于复杂的生产过程来说，协调与集成的能力显得十分有限。
2. 第二阶段：中央集中控制系统为了解决分散控制系统的不足，上世纪70年代开始出现了中央集中控制系统。
这种系统将所有控制器集中在一个中央控制室，通过数据通信技术实现设备之间的信息交互。
这样一方面提高了控制系统的协调能力，另一方面也降低了系统的运行成本。
中央集中控制系统在许多工业领域获得了广泛应用，成为了当时工业自动化的代表性技术。
3. 第三阶段：分布式控制系统随着计算机和通信技术的发展，上世纪80年代起，DCS系统逐渐取代了中央集中控制系统。
分布式控制系统通过将控制器分布在各个生产单元中，实现了更强大的控制能力和更高效的信息交互。
此外，DCS系统还具备可靠性高、可扩展性强、维护方便等优点。
这使得它成为了工业自动化领域的主流技术，并广泛应用于石化、电力、制药等行业。
4. 当前阶段：集成化实时控制系统随着信息技术的不断发展，DCS系统正在向集成化实时控制系统的方向迈进。
这种系统不仅要求实时性高、可靠性好，还需要具备更强大的数据处理和分析能力。
同时，物联网、云计算、大数据等新技术的出现，为DCS系统的升级提供了更多可能性。
未来的DCS系统将更加注重信息的共享与互联，实现设备之间的智能协同和智能优化控制。
展望未来，随着工业自动化的智能化和数字化发展，DCS系统将继续朝着更高水平迈进。
工业控制技术的基本发展过程分散控制系统（Distributed Control System，简称DCS）是过程控制技术发展历史上的一个重要里程碑，是计算机控制技术应用于工业生产中的一种较高的表现形式，是控制技术、计算机技术和网络通信技术共同发展的产物。
今天，分散控制系统技术已经比较成熟，并且广泛的应用于各种生产过程中，同时还在不断推陈出新，迅速发展。
各种新的设备、新的设计技术以及新的通讯方式被不断引入分散控制系统。
通用的操作系统，能够与办公网络和广域网络方便连接的通讯协议，以及开放的数据库互连（ODBC）方式逐渐被广泛采用；开发技术方面开始越来越多地采用了面向对象的分析和设计方法，以及可视化技术，这使得分散控制系统的经济性、可靠性、实时性、开放性等方面都得以大大提高。
现场总线用于过程控制已经成为一种趋势，但是目前国内的中小型火力发电厂的变送器等现场设备还大量使用着传统设备，如果采用基于现场总线控制系统进行系统改造，势必增加很高的成本来更换这些设备，因此基于现场总线控制系统在中小型火力发电厂的推广受到了一定的制约。
本章将介绍工业控制系统的发展过程，以及各阶段的技术特点，从而了解DCS技术的发展过程及需要解决的问题。
1.1.1 工业控制领域的不同形式从控制的角度看，工业生产的方式分为两大类，一类是流程工业，另一类是制造业。
流程工业，其被控对象是物质的物理化学性质的变化，在这些变化的过程中，往往伴随着能量的释放和转换。
电力、化工、石油、造纸等都属于流程工业。
比如传统火力发电厂，其主要控制对象是燃料、氧气、水（“风、煤、水”）。
燃料在氧气作用下燃烧，这是化学变化过程，也是能量释放过程；释放的热能使水（工质）从冷态逐步变成高温高压的蒸汽，这是物理变化的过程；蒸汽再推动汽轮机旋转做功，这是从热能到机械能的能量转换过程；汽轮机旋转带动发电机做功，产生电能，这是从机械能到电能的能量转换过程。
可以看出，流程工业的控制过程主要是连续的过程，由于物质的物理化学变化过程具有储能性和储时性，因此如果用数学描述的话，总是被描述成微积分的形式，其对应的控制策略也是主要基于微积分的形式，其中最经典的控制策略就是大家熟悉的PID（比例-积分-微分）。
plc在工业自动化控制领域中的应用及发展一、引言随着工业自动化的发展，PLC（可编程逻辑控制器）已经成为工业自动化控制领域中不可或缺的一部分。
本文将从PLC的定义、应用领域、发展历程、技术特点等方面进行详细介绍。
二、PLC的定义PLC是一种数字式，以工业现场为中心的控制器。
它通过数字计算机技术，对各种生产设备进行控制和监测，实现生产过程中的自动化控制。
三、PLC的应用领域1. 工厂自动化：在工厂生产线中，PLC可以对各种设备进行控制和监测，实现生产过程中的自动化控制。
2. 机床自动化：在机床加工过程中，PLC可以实现对各种设备进行精确的控制和监测。
3. 汽车生产线：在汽车生产线上，PLC可以对各种机器人进行精确的控制和监测。
4. 化工行业：在化工行业中，PLC可以对各种反应釜等设备进行精确的控制和监测。
5. 石油行业：在石油行业中，PLC可以对各种设备进行控制和监测，实现油田的自动化控制。
四、PLC的发展历程20世纪60年代，PLC开始在工业自动化领域中应用。
当时，PLC主要用于控制和监测生产线上的各种设备。
20世纪70年代，PLC开始普及，并逐渐取代了传统的继电器控制系统。
此时，PLC已经具有了更高的可靠性和精确性。
20世纪80年代，PLC开始大规模应用于各种工业自动化领域。
同时，PLC也得到了更加完善的技术支持。
21世纪初期，随着数字技术的不断发展和进步，PLC得到了更加广泛的应用。
五、PLC的技术特点1. 可编程性：PLC可以根据不同的控制需求进行编程，实现不同的控制功能。
2. 稳定性：由于采用数字电路技术，PLC具有更高的稳定性和可靠性。
3. 精确性：PLC可以对各种设备进行精确的控制和监测。
4. 扩展性：PLC可以通过扩展模块来扩展其功能。
5. 易维护性：PLC的故障排除和维护比传统的继电器控制系统更加容易。
6. 可编程性：PLC可以根据不同的控制需求进行编程，实现不同的控制功能。
六、PLC未来的发展趋势1. 智能化：未来，PLC将会变得更加智能化，可以通过人工智能等技术来实现更加高级的控制功能。
工业自动化的发展历程与未来趋势工业自动化是指利用各种自动控制技术和设备，实现对生产过程中的各个环节进行自动化处理和控制的一种生产方式。
它通过机器和计算机系统来替代人工操作，提高生产效率和产品质量，减少人力资源的使用，是现代工业发展的重要趋势之一。
本文将从发展历程和未来趋势两个方面进行探讨。
一、发展历程1.1 第一阶段：早期机械自动化工业自动化的发展可以追溯到18世纪末的工业革命时期。
早期的机械自动化主要依靠装置和机械传动来实现，如水轮机、风车等。
这些机械设备的出现，替代了人力驱动的生产方式，大大提高了生产效率。
1.2 第二阶段：电气自动化20世纪初，电气自动化技术的发展推动了工业自动化的进一步发展。
电气自动化利用电力作为动力源，通过电机和电气控制系统来实现各种自动化操作，如自动化生产线、自动化控制系统等。
这一阶段的发展，使得生产过程更加稳定和可靠。
1.3 第三阶段：信息化自动化随着计算机技术的迅猛发展，信息化自动化成为工业自动化的一个重要方向。
计算机技术的引入使得工业自动化系统拥有了更强大的数据处理和信息传递能力，实现了生产过程的集中控制和优化调度。
信息化自动化的出现，使得工业生产更加智能化和高效化。
二、未来趋势2.1 智能化发展未来，工业自动化将向智能化方向发展。
随着人工智能和物联网技术的不断进步，工业自动化系统将具备更高级的自主决策和学习能力，能够更好地适应复杂多变的生产环境。
智能化的工业自动化将能够实现更加精细化的生产过程控制和优化。
2.2 柔性化生产未来的工业自动化将朝着柔性化生产的方向发展。
传统的工业生产往往需要进行大规模的批量生产，而柔性化生产则可以根据市场需求和个性化要求进行灵活调整。
通过引入机器人技术和自动化控制系统，工业企业可以实现快速转换和个性化定制，提升生产效率和产品质量。
2.3 人机协作未来工业自动化的发展还将强调人机协作的理念。
人工智能和机器人技术的发展将使得机器具备更强的感知和判断能力，而人类的专业知识和创造力仍然是不可替代的。
工业控制技术的基本发展过程分散控制系统（Distributed Control System，简称DCS）是过程控制技术发展历史上的一个重要里程碑，是计算机控制技术应用于工业生产中的一种较高的表现形式，是控制技术、计算机技术和网络通信技术共同发展的产物。
今天，分散控制系统技术已经比较成熟，并且广泛的应用于各种生产过程中，同时还在不断推陈出新，迅速发展。
各种新的设备、新的设计技术以及新的通讯方式被不断引入分散控制系统。
通用的操作系统，能够与办公网络和广域网络方便连接的通讯协议，以及开放的数据库互连（ODBC）方式逐渐被广泛采用；开发技术方面开始越来越多地采用了面向对象的分析和设计方法，以及可视化技术，这使得分散控制系统的经济性、可靠性、实时性、开放性等方面都得以大大提高。
现场总线用于过程控制已经成为一种趋势，但是目前国内的中小型火力发电厂的变送器等现场设备还大量使用着传统设备，如果采用基于现场总线控制系统进行系统改造，势必增加很高的成本来更换这些设备，因此基于现场总线控制系统在中小型火力发电厂的推广受到了一定的制约。
本章将介绍工业控制系统的发展过程，以及各阶段的技术特点，从而了解DCS技术的发展过程及需要解决的问题。
1.1.1 工业控制领域的不同形式从控制的角度看，工业生产的方式分为两大类，一类是流程工业，另一类是制造业。
流程工业，其被控对象是物质的物理化学性质的变化，在这些变化的过程中，往往伴随着能量的释放和转换。
电力、化工、石油、造纸等都属于流程工业。
比如传统火力发电厂，其主要控制对象是燃料、氧气、水（“风、煤、水”）。
燃料在氧气作用下燃烧，这是化学变化过程，也是能量释放过程；释放的热能使水（工质）从冷态逐步变成高温高压的蒸汽，这是物理变化的过程；蒸汽再推动汽轮机旋转做功，这是从热能到机械能的能量转换过程；汽轮机旋转带动发电机做功，产生电能，这是从机械能到电能的能量转换过程。
可以看出，流程工业的控制过程主要是连续的过程，由于物质的物理化学变化过程具有储能性和储时性，因此如果用数学描述的话，总是被描述成微积分的形式，其对应的控制策略也是主要基于微积分的形式，其中最经典的控制策略就是大家熟悉的PID（比例-积分-微分）。
制造业，其主要控制对象是时间顺序（时序）和条件。
在时间顺序的变化中，需要对计件数量和加工条件的变化进行控制。
汽车、飞机、电器、机床、电子设备等都属于制造业。
比如传统加工业，生产一个金属器皿，需要经过板材裁剪、冲压、打磨、喷漆、烘烤、上螺丝等工序，这些工序表现为时间上的先后顺序以及相互制约的条件。
可以看出，制造业的控制过程主要是离散的过程，时序和条件用数学描述，可以描述成与、或、非、定时、延时等逻辑的形式，其对应的控制策略也是主要基于逻辑和程序控制的形式。
流程工业的大规模自动化，最终形成了以分散控制系统（DCS）为代表的控制方式，而制造业的大规模自动化，最终形成了以可编程逻辑控制器（PLC）为代表的控制方式。
由此可以看到，DCS和PLC的“出身”不同，关于DCS与PLC 的关系，后面还会谈到。
一个完整的生产过程，一般都是连续过程和离散过程的混合体。
比如在火力发电厂的生产过程中，除了上面描述过的连续生产过程，实际上还有许多逻辑和程序控制任务，如化学水处理、点火、吹灰、炉膛保护、电气保护等。
在制造业也有同样的情况。
只是由于在流程工业和制造业中，自动化技术发展的阶段不同，技术侧重点也不同，因此发展的技术手段也就出现了差异。
比如火力发电厂中，早期的逻辑和程序控制任务主要是人工操作或者通过以继电器为主的控制系统实现的，因此自动控制方式主要发展了连续控制系统。
制造业也是类似的情况。
开始阶段，自动化主要解决生产流水线这样的问题，在流水线的每个环节（工序）内，主要是人工操作的。
但是现在随着自动化程度的提高，在生产的每个环节，都要求实现自动化，因此控制系统也出现了技术融合的趋势。
在下面的讨论中，将主要针对流程工业的过程控制技术展开叙述。
1.1.2 过程控制设备的发展过程控制的基本结构如下图。
图1-1 过程控制的基本结构上述基本结构包括两个关键过程：（1）决策过程，由一系列控制策略和算法组成；（2）信息的传递过程，由一系列的测量仪表、执行机构和传输介质构成。
实际上，控制技术几十年的发展，一直是围绕着这两个方面的问题进行的，但是在不同时期的侧重点是不同的。
在过去近60年的发展过程中，随着过程工业操作方法的改变、工艺的复杂化和生产过程的强化，控制设备起了突飞猛进的变化。
从它的发展过程来看，人类经历了四个时代：第一个时代是机械化时代。
从1940’~1950’间，工业生产过程的操作管理，还没有单元操作控制室，所有测量仪表都分散在生产单元各个部分，操作员围绕着生产过程现场查看生产设备和仪表，过程物流直接用管子与仪表相连接，因此，不用复杂的变送器，压力、温度、流量和液面的控制都是单回路控制系统，工业生产过程也比较简单，操作员最多只能照看10到20个信号和回路。
工业生产过程变得越来越复杂，需要众多的控制回路和单元生产控制过程集中化。
相应的过程变量变送器的开发显得十分必要，许多生产工艺管路不可能绕着弯汇总到控制室，既不经济也不安全。
因此，原来的控制阀就变成用气动来驱动。
控制系统的信号也用气动信号。
这个时期的控制方式主要是就地、人工的方式，可以称之为“目力所及，臂力所及”。
第二个时代是电气化时代。
大量的气动管路结构复杂、成本高，也不利于远距离传递。
因此引起了人们寻找用电的办法来解决这一难题，即开发电动类型的测量仪器和控制设备，用电动仪表取代气动仪表。
1960’~1970’间，电子技术有了迅速的发展，半导体产品取代了电子真空管，进而又用集成电路逐步取代分立元件，使得电子仪表可靠性大大提高。
此时以4~20mA电流信号为代表的信号传递方式开始大规模普及，以信号变送器为代表的二次仪表得到了大规模使用。
此类信号可以传递到较远的距离，并集中到集中控制室里，操作员可以在远离现场的地方同时监控大量的回路和数据。
所以这个时期重点解决了信号远距离传递的问题。
第三个时代是自动化时代。
1980’~1990’间，由于计算机技术，特别是微型计算机技术的迅速发展，以微处理器为基础的分散型控制开始形成。
控制室越来越小，一个工厂用一个中央控制室的情况，在工程实践中已很普遍。
数字计算机开始在工业生产中进行在线控制。
在这个阶段，计算机的自动控制策略开始大规模取代人工控制，形成自动决策过程。
这些决策过程是由一系列的算法组成的，因此，这个时期基础控制理论得到了较大的完善。
可以看出，这个时期主要解决了自动决策问题。
第四个时代是信息化时代。
1990’至今，随着网络技术的迅速发展，如何实现大规模数据远距离迅速可靠的传输，成为控制界面临的突出问题之一。
同时，控制的规模和复杂程度大大增加，对复杂决策技术的需求日益强烈，“自动化孤岛”问题、大规模预测控制问题等都迫切的需要解决。
当前这些问题还没有完全得到解决。
当前，生产过程的规模日益庞大，被控系统日益复杂。
以火力发电机组为例，在过去的20多年中，单机组容量已经从125MW、200MW发展到了300MW、600MW，甚至1000MW；用于监控的现场测点数则从2000点左右增加到了8000点左右，甚至10000点左右；控制系统的结构普遍采用了分散控制系统（DCS）结构，而且对DCS的实时性、开放性要求日益提高。
这使得DCS中通信流量大大增加，控制设备的负荷也大大增加。
为了降低成本，当前许多DCS在应用时都充分发挥硬件能力，甚至逼近硬件能力的极限。
1.1.3 控制理论的发展控制技术的发展有两条相辅相成的主线，一个是上述的控制设备的发展，另一个是控制理论的发展。
控制理论的发展经历了三个时期。
（1）经典控制理论时期（1930’～1950’）。
经典控制理论主要解决单入单出（SISO）线性定常系统的分析与控制问题。
它以拉氏变换为数学工具，采用以传递函数、频率特性、根轨迹等为基础的经典频域方法研究系统。
对于非线性系统，除了线性化及渐近展开计算以外，主要采用相平面分析和谐波平衡法（即描述函数法）研究。
伯德于1945年提出了频率响应分析方法，即简便而实用的伯德图法。
埃文斯于1948年提出了直观而简便的图解分析法，即根轨迹法，在控制工程上得到了广泛应用。
经典控制理论能够较好地解决SISO反馈控制系统的问题。
但它具有明显的局限性，突出的是难以有效地应用于时变系统和多变量系统，也难以揭示系统更为深刻的特性。
同时，当时主要依靠手工的计算和作图方式进行分析与设计，因此很难处理高阶系统问题。
（2）现代控制理论时期（1960’～1980’）。
这个时期由于计算机技术、航空航天技术的迅速发展，控制理论有了重大的突破和创新。
现代控制理论主要解决多入多出（MIMO）线性定常系统的分析与控制问题。
现代控制理论以状态空间法为基础，以线性代数和微分方程为主要数学工具，分析和设计控制系统。
所谓状态空间法，本质上是一种时域分析方法，它不仅描述了系统的外部特性，而且揭示了系统的内部状态和性能。
现代控制理论分析和综合系统的目标是在揭示其内在规律的基础上，实现系统在某种意义上的最优化，同时使控制系统的结构不再限于单纯的闭环形式。
美国的贝尔曼于1956年提出了寻求最优控制的动态规划法。
美国的卡尔曼于1958年提出递推估计的自动优化控制原理，奠定了自校正控制器的基础，并于1960年引入状态空间法分析系统，提出能控性、能观测性、最优调节器和卡尔曼滤波等概念。
1961年，苏联的庞特里亚金证明了极大值原理，使得最优控制理论得到极大发展。
瑞典学者阿斯特勒姆1967年提出最小二乘辨识，解决了线性定常系统的参数估计问题和定阶方法。
1970年，英国学者罗森布罗克等人提出多变量频域控制理论，丰富了现代控制理论领域。
（3）智能控制理论时期（1990’至今）。
智能控制的发展始于60年代，它是一种能更好地模仿人类智能的、非传统的控制方法。
它突破了传统的控制中对象有明确的数学描述和控制目标是可以数量化的限制，主要解决复杂系统和非线性系统的控制问题。
它所采用的理论方法主要来自于人工智能理论、神经网络、模糊推理和专家系统等。
当前智能控制理论还存在许多问题有待解决，所以在大多数工业场合还难以推广应用。
1.1.4 从模拟技术到数字技术在过去20多年里，各种工业控制系统都不可逆转地从模拟技术向数字技术过渡。
但是，必须认识到数字技术不是万能的，也不是在各个方面都优于模拟技术的。
这里辩证地分析一下模拟技术和数字技术的各自特点。
（1）数字信号最重要的优势是便于采用计算机进行处理。
采用计算机处理可以在很小的体积内实现非常复杂的和大规模的算法，而采用模拟信号的传统控制仪表则完全做不到这点。
