火电厂的干扰因素很多，尤其在我们国家，煤质严重不稳定。实际燃烧用煤不仅波动大，甚至还严重偏离设计煤种，对燃烧造成困难，对自动调节系统也造成很大的干扰。还有的问题有：某些电厂设计磨煤机出力偏大，单台启停干扰大。送引风机出力偏小，风压调节裕度小。我不知道这些问题在欧美国家是否存在，但是我感觉在国内的现象偏多。
上述问题的存在影响最大的系统有：汽压不容易稳定，燃烧不稳定，主汽温度干扰大，风压不容易稳定，炉膛压力不容易稳定，汽包水位受到影响。
这些干扰的存在使得火电厂自动投入比较困难。它可能比水电核电化工等行业的自动调节都麻烦。
三、 滞后和惯性的长短
火电厂的调节系统，滞后和惯性都一般都在10秒~5分钟以内，一般的调节系统都小于1分钟；比较大的滞后和惯性系统是蒸汽温度调节系统，滞后也在5分钟以内。
有的化工调节系统，滞后和惯性要超过几个小时。所以那些系统要解决的重要问题就是克服滞后和惯性。
对于火电厂来说，蒸汽温度控制的复杂，不仅仅在于滞后和惯性较大，还在于各种干扰因素同时存在，难以穷列各个因素，因而控制策略往往难以确定，给自动的投入带来很大的困难。
四、 系统耦合多
火电厂机组负荷与蒸汽压力互相耦合干扰，送引风之间相互耦合，高低加除氧器之间相互耦合等等。耦合产生干扰。投自动的时候，需要考虑耦合系统的干扰，考虑解耦。
五、 系统复杂
一般来说，其它行业采用单回路的系统多，双回路的系统比较少。火电厂大量应用双回路甚至更为复杂的调节系统。双回路比较典型的是汽包水位三冲量调节系统。更为复杂的是协调系统，它包括了串级、并联多回路、多变量、多耦合多输出等调节系统的综合。
3-2 自动调节系统的构成
1、被控对象，也叫被调量。
包括压力、温度、水位、流量、浓度、功率、转速、电压、电流、含量、位移、方向、比例等等。电厂常用的是压力、温度、水位、转速、功率。
2、调节器。
最初是单回路，后来发展到串级调节系统。现在一般课本上把串级调节系统也叫做双回路。副调叫做内回路，主调叫做外回路，合称双回路。
我觉得这种叫法不大合适。为什么呢？因为当时只考虑到了两个PID串在一起组成一个调节系统，却没有考虑到两个PID不串在一起，却仍旧是一个调节系统的情况。所以给咱现在的表述造成困难。当时的标准：两个PID不串在一起，那就是两个调节系统。不一定的。比如两个互为备用的系统，控制的是一个被调量。有人说是两套系统，不妥。也有两个串级之间相互切换的，比如两个给水泵互为备用，调节汽包水位。它们都是控制一个被调量，应该算做一个调节系统。
更为复杂的，电厂的都知道协调系统。严格来说，协调包括了两套调节系统：功率回路和汽压回路。可是一般咱们都说协调，基本上都说在一起了。当然，协调系统说成两个系统也未尝不可，毕竟它们各有各的被调量。
如果为了自动投入率的考核的话，那把系统说的越多越好，增加分子了啊，“率”提高了。
4、 执行机构。
执行机构应该包括执行器和阀门两大部分。他的分类很多：
从改变位移或者角度的方面来说，包括执行器，伺服阀，电磁阀等。与之对应的被控设备有阀门，调速汽门，给粉机和下料装置等
从改变电量的方面来说，包括继电器，变频器，固态继电器，双向可控硅，广义还包括电炉丝等。
从控制方式来说，包括：控制开度、转速、可控硅导通角、PMW（占空比）、位移、速度、力矩、通断等等。
从阀门种类来说，包括调节阀，开关阀。
这里需要专门说一说开关阀。有人会问：开关阀怎么实现自动调节功能？
举最常用的例子来说，有一种虽然称不上阀门但是可以用开关方式调节的的“执行机构”——双向可控硅控制加热装置。也有的把双向可控硅叫双向电子开关。可控硅的导通频率可以相当大，每秒钟可以完成10多次通断的动作，我们把可控硅的每分钟或者每秒钟导通的时间除以分钟或秒，称之为占空比。用PID来调节占空比，同样也可以达到自动调节的目的。现在，用这种方法控制加热丝以调节温度的方法应用相当普遍，效果也非常之好。一般控制精度可以达到±1℃之内。
在真正的调节阀应用上，有的调节阀门直径非常细，小于10mm，这样的调节阀调节起来很麻烦，也很难找到直径这么小阀门线性还能保持很好的调节阀。有人就利用占空比的控制原理，用气动阀门控制调节阀。这个利用占空比原理调节的气动阀门就是开关阀。曾经有朋友做这个行业的工作，他向有关院校咨询调节方法。老教授们可能不知道这样一种新型的控制方法，当时断定开关阀不能做为调节系统的执行机构。后来我了解了动作原理后，认为这种阀门利用了调节占空比的原理，可以达到调节的作用。只要控制阀门的气动执行器可以高频率工作，从原理上说，调节就没有问题。后来经过调试证明，效果良好。
2-17 再说智能控制
可能是上面模糊控制的表述太简单了，有些人对我的表述有异议。那么咱就进一步说一下：
很简单常用的一个例子：假如一个人头上一根头发都没有，那么，毫无疑问他是一个秃子。如果这个人头上只有一根头发，我们仍旧可以坚决的认为他是秃子。如果有两根呢？三根呢？哪怕有十根也是。我们就这么不断问下去，有100根呢？……有1000根呢？如果你没有不耐烦的话，我相信你的底气开始不够充足了。
那么到底有多少根头发才不算秃子？低于多少根不是秃子？没有人知道。我们的数学很难告诉我们这个问题。
模糊数学建立起来后，这个问题开始被重视了。
假如说我们的头发大约有五十万根吧，那么至少30万根的时候，他还不是秃子。我们可以设定一个界限：30万根不是秃子。他有三十万根头发的时候，是秃子的可能性为0。如果他有299999根头发的时候，是秃子的可能性为1/30万。这时候不管从现实中还是从数学上，他仍旧不是秃子。当这个可能性增加到10%左右的时候，我们会有点模糊的描述：那个人，头发有点稀；当这个可能性增加到20%左右的时候，我们会说他头发微微有点秃；随着可能性的增加，说他秃的人也在增加，模糊的表述也越来越少。当这个可能性增加到90%左右的时候，我们就可以说他秃了，虽然还有头发，不多。
模糊数学就是这样，他把一个系统集合化。制定一个规则，然后判断符合这个规则的相似度。我们骑自行车，目标值是一条路，而不是一条直线。只要在安全范围，我们的控制就不需要大脑干预调节，而只需要稳定平衡。我们的目标只是一个模糊的范围。
模糊控制要把被调量模糊化，但不需要过细地判断相似度。拿一个水池水位来说，我们可以制定一个规则，把水位分为超高、高、较高、中、较低、低、超低几个区段；再把水位波动的趋势分为甚快、快、较快、慢、停几个区段，并区分趋势的正负；把输出分为超大幅度、大幅度、较大幅度、微小几个区段。当水位处于中值、趋势处于停顿的时候，不调节；当水位处于中值、趋势缓慢变化的时候，也可以暂不调节；当水位处于较高、趋势缓慢变化的时候，输出一个微小调节两就够了；当水位处于中值、趋势较快变化的时候，输出进行叫大幅度调节……
通过上面的描述我们可以看出，模糊控制的优点在于：
1、 如果规则和参数制定合理，那么系统具有小偏差和静差根据情况灵活调节、大偏差快速调节的效果。比单纯的PID调节反应灵活且快速；
2、 执行机构要么不动，要么一下子调节到位。
模糊控制的复杂在于：
1、 规则的制定要占用较大的精力；
2、 参数（界值）过多，整定起来较为复杂。
上面仅仅是一个简单的单回路调节系统。如果让我们来制定减温水调节系统的规则，那么系统规则会变得更复杂，参数也会更多；制定一个三冲量调节系统，系统就更庞大。如果再加上与PID控制的结合，系统就显得臃肿了。
但是，科学和工程研究是无极限的。我上面的叙述仅仅是二十世纪九十年代的控制发展，后来的控制不光综合了PID，还有自学习功能的研究。现在自学习功能的调节器发展很快。今年我参加一个自动化会议的时候，就有公司推广他们的外挂PID参数整定和自学习系统了。
自动调节的发展历程，不光是数学、生物、电子、工程、测量等科学和技术的发展，还是一个仿生技术的发展。尤其是二十世纪下半叶，仿生学日益被重视。人们在研究自动控制的时候，也不断的研究参考仿生原理，取得了不可忽视的成果。前面所说的神经网络控制就是仿生学成就之一。
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