过程控制技术第8章

过程控制技术第8章第一页，共33页。8.1前馈控制系统8.1.1前馈控制的概念与特点

前面的介绍的控制系统基本上都属于反馈控制系统（FeedbackControlSystem），即当设定值与被控值之间存在偏差（Deviation）时，控制器据此向执行器发出相应的控制命令，驱使被控量消除或减小与设定值的偏差。显然，如果没有偏差，控制器也就没有进一步动作的动机，执行器也就维持原状态，这就是负反馈的工作机制。它的优点是对包含在反馈回路中的所有干扰，都有抵御能力。但是，它依赖偏差工作，只有在系统受到扰动、被控量偏离设定值并被检测出来之后，才有校正行为发生。这种作业模式虽然被广泛应用，但是在很多场合是不及时的,尤其是被控过程存在容量时延或纯时延时，比较明显。并且容易引发一些不良后果，如被控量波动过大，调节时间过长，甚至引发系统不稳定等。第8章复杂过程控制系统

偏差产生的原因通常是干扰作用的结果，假如能够直接按扰动，而不是按偏差进行控制，情况将会主动得多。也就是干扰一旦出现，控制器直接根据检测到的干扰大小和方向，按一定规律进行控制或调整，以补偿扰动造成的影响，使被控量不变或基本不变。按这种思路进行运作的控制系统称为前馈控制系统（Feed-forwardcontrolsystem）。显然，前馈控制比反馈控制及时、迅速。第二页，共33页。

为了建立前馈控制的概念，先通过一个例子来说明问题，然后了解其基本特点。现在，用一个换热器对冷物料进行加热处理，加热源是蒸汽，要实现在换热器出口处物料温度为某规定值。如果采用单回路温度控制系统（典型的反馈控制系统），其控制结构示意图如图8-1所示。其中TT为温度检测器，TC为温度控制器。图8-1换热器温度单回路控制结构示意图

这里，被控量为换热器物料出口温度，干扰量有：冷物料流量、初始温度、蒸汽压力和流量等，假设冷物料流量是主要干扰。当系统稳定运行后，冷物料流量突然发生变化，经换热器中管道的传输，将影响出口物料的温度。温度检测器发现这一变化后，将信息传递给控制器，控制器改变输出量，指导调节阀改变蒸汽流量，通过换热器的热交换过程，克服冷物料流量对出口温度的影响，使出口温度再次稳定在原值上。由于这里经过了一系列的信号传输和能量传第三页，共33页。

在一些情况下，我们对上述反馈控制抵御扰动过程的实时性并不满意，为此考虑前馈控制系统，如图8-2a）所示。针对冷物料输入流量变化，在入口处加装一个流量检测器FT，它及时地将冷物料流量变化信息传递给流量控制器FC，流量控制器输出信号调整调节阀开度，克服a)控制结构图图8-2换热器前馈控制结构图与控制方框图b)控制方框图递过程，需经过一段时间才能最后稳定下来，出口处的温度通常会产生较大的起伏波动，即较大的动态误差。冷物料流量干扰带来的影响。这个作用过程，可能在干扰尚未引起出口温度变化就已经实施了，抗干扰的快速性不言而喻，比反馈控制来得快。其控制方框图如图8-2b）所示。其中，第四页，共33页。为流量检测器，为前馈（流量）控制器，为调节阀，为过程，为干扰通道，为冷物料流量干扰。

这是一个开环控制系统，其输出表达式为（8-1）各符号含义见上面的解释。如果取前馈控制器为（8-2）则可实现冷物料流量干扰对被控量不产生任何影响，即对扰动全补偿，有人称此为“完全不变性”。式（8-2）中负号“—”表示控制与扰动作用方向相反。

在此，我们不妨将前馈控制的特点稍加归纳如下：

（1）前馈控制不是按被控量存在偏差（距离期望值）工作的，而是按扰动大小工作的，可以理解为是一种扰动补偿。当检测器获得干扰信息后，立即产生补偿作用，无需等到被控量有偏差后才响应。

（2）式（8-2）是前馈控制器的表达式，它不像反馈控制器，通常为PID控制规律，而是与

第五页，共33页。前馈控制通道、调节阀、检测器和反馈通道的结构和参数有关，即前馈控制器是专用控制器，与前馈通道和干扰通道紧密相关，不同的过程特性、不同的干扰源位置，前馈控制规律也不一样。

（3）一个前馈控制器，仅能抵御一个干扰源对被控量的影响，而不能抵御其它干扰源对被控量的影响。实际中，仅仅设计前馈控制对主要干扰的抑制。除此之外，前馈控制只能克服可测而不可控的干扰对被控量的影响。如果干扰不可测，也就无法实现前馈控制；如果干扰可测可控，则应按定值控制系统处理。

（4）前馈控制是一种开环控制，其控制状态信息不作检验、不能反馈。同时，开环系统中，只有各环节都稳定，系统才稳定。

（5）为了克服某种干扰，需要知道过程通道、干扰通道的精确数学模型，并按式（8-2）计算出前馈控制器来，这在有些情况下是难以从物理上加以实现的。

由于以上特点，实际中单独的前馈控制系统并不多见，更多的是：利用前馈控制的特点，将它与反馈控制结合起来，形成前馈—反馈控制系统。利用前馈控制对主要干扰加以抵抗，同时，发挥反馈控制在闭环回路中对其它干扰的抑制作用，提高系统的控制质量。8.1.2前馈控制的几种形式

前馈控制可分为静态前馈控制（StaticFeedforwardControl）、动态前馈控制（DynamicFeedforwardControl）、前馈-反馈控制（FeedforwardandFeedbackControl）和前馈-串级控制（FeedforwardandCascadeControl）等几种形式。其中，前馈-反馈控制系统用得最多。第六页，共33页。1.静态前馈控制

在干扰作用下，被控量波动起伏。稳定时，由拉斯变换终值定理、前述的扰动补偿原理，以及式（8-1）可知，被控量的稳态值应该接近或等于零，即此时，前馈控制器的输出应该只与其输入有关，即与检测器的输出有关，且前馈控制器只起比例作用，其大小由式（8-2）知，由干扰通道、前馈通道的传递函数静态放大系数来决定，即而与两通道的时间常数和s因子无关。此处，、、和，分别为干扰通道、检测器、调节阀和前馈控制通道静态放大系数。2.动态前馈控制

在干扰作用下，静态前馈控制可做到在稳态情况下，可使被量等于零或接近零。但是，它并不能保证动态过程也能做到等于零，或者接近零。而实践中有些场合，恰好有比较严格的动态偏差要求，如动态过程中，被控量接近零。要实现这种要求，其技术难度往往比静态前馈要高很多。第七页，共33页。

是的，动态前馈控制是静态前馈控制的一般情况，从理论上说，虽然前馈控制可以完全补偿干扰对被控量的影响，提高控制系统的控制质量。但是，由于难以准确地获得控制通道和干扰通道的传递函数，即便获得了准确的传递函数，也不一定能完全实现前馈控制器。实践中，只能近似地获得控制通道和干扰通道的结构与参数，构建近似的前馈控制器，最后补偿的实际效果与理想还有一定的差距。借助计算机实现动态前馈控制，可以在线辨识过程模型与参数，实时修正动态前馈控制量，在补偿效果和精度上更进一步，但付出的代价也是巨大的。因此，动态前馈控制只在控制精度要求高、其它方案难以奏效的情况下考虑使用。3.前馈-反馈控制系统

准确地说，这里应该是前馈-单回路反馈控制系统。从前述前馈控制的特点来看，前馈控制毕竟是一种开环控制，无反馈校正能力，不能检验补偿效果，而且只能针对单一的、可测量的干扰进行补偿，对其它干扰爱莫能助。此外，由于只能获得近似的过程通道和干扰通道的传递函数，前馈控制器的精确性很难做到与实际的一致，有的实现起来比较困难。为此，有人考虑：是否可以将前馈控制与单回路反馈控制两者结合起来？充分发挥各自的特长与优势、弥补存在的不足与缺陷？

可以！这就是前馈-反馈控制系统，也称复合控制系统（Complex/CompoundControlSystem），或前馈-反馈复合控制系统。利用前馈控制抵御主要干扰，利用反馈控制抵抗其他干扰，准确实现被控量跟踪给定量，最终获得较高的控制质量。

还是拿前面的换热器来说，此时的换热器前馈-反馈控制系统如图8-3所示。其中，∑为加法器，为反馈检测器，为反馈控制器，其它符号同前面的含义。第八页，共33页。图8-3换热器前馈-反馈控制系统b)控制方框图a)结构框图

前馈控制主要抵御冷物料进口流量变化，其它的干扰量，如冷物料温度变化、蒸汽压力变化等对出口温度的影响，由反馈控制回路来克服。前馈控制器的输出与反馈控制器的输出叠加到调节阀输入端，共同操纵调节阀的开度，取得复合控制的效果。

面对给定和干扰，由图8-3b)有（8-3）当实现前馈全补偿时，应有第九页，共33页。即该前馈控制器与前面式（8-2）是相同的。于是，冷物料的流量干扰被补偿，其它干扰则由闭环负反馈来补偿，被加热的物料温度按给定变化。

这里有两点值得一提：

（1）复合控制系统的稳定性跟其中的反馈控制是一致的，即特征方程仍为并且与前馈控制器、前馈检测器和干扰通道（传递函数）无关。这也意味着设计复合控制系统时，可将反馈控制和前馈控制分开设计：设计反馈控制时，考虑性能指标和稳定性，设计前馈控制时，重点是扰动全补偿。

（2）从式（8-3）看，干扰量对被控量的影响，比单独前馈控制（即开环控制）中的影响缩小了第十页，共33页。倍。这一点对照式（8-1）可以清楚地看出来。也就是，即便由于误差，系统不能实现（主要）扰动全补偿，前馈-反馈控制系统仍可有效地、大幅度地削弱干扰对被控量的影响。4.前馈-串级控制系统

在有些场合，过程控制系统遭受的干扰多而强，而生产过程对被控量的要求又比较严格。于是，可考虑利用前面讨论过的串级控制模式，并将其与前馈控制结合起来，形成一种称之为“前馈-串级控制系统（Feedforward-cascadeControlSystem）”的方案。此处，主要干扰由前馈控制来补偿，频繁的干扰由二次回路来克服，具体控制方框图见图8-4。该控制模式是在原串级控制系统的基础上，引入前馈，加强对主要干扰的补偿能力。从广义的角度上来说，这里的前馈-串级控制系统也算是一种前馈-反馈控制系统方式。图8-4前馈-串级控制系统方框图第十一页，共33页。

我们可以用控制理论的方法，分别求出被控量关于给定输入和干扰的输出表达式，然后叠加，形成总输出表达式。这项工作作为练习，可留给读者自行完成。下面看看前馈控制器的设计。

为方便推导，不妨先将二次回路设为在干扰量的单独作用下，有输出响应

（8-4）如果配备的前馈控制器可以使对干扰实现全补偿，则式（8-4）右边分子为零，即也就是（8-5）第十二页，共33页。由于二次回路工作频率远大于主回路工作频率，工作时，有于是，式（8-5）变为：由此有即前馈控制器表达式与干扰通道动态特性，以及主过程动态特性有关。与式（8-2）相比，此处的分母中只有主过程（主被控对象）和前馈检测器，而没有副过程和调节阀。8.1.3前馈控制的选用与前馈控制器1.前馈控制的选用

前馈控制的选用原则主要是针对控制系统中存在频率高、幅度大、可测不可控的扰动，通常是反馈控制难以克服的扰动，同时，工艺过程对被控参数有较高要求与期望。由于前馈控制抗扰动的成本比较高：针对单一的扰动，配备专用的检测器和控制器，所以必须慎重考虑、确第十三页，共33页。实需要。一般来说，反馈控制本身也有较好的抗扰机制与能力，如闭环负反馈、串级控制中的二次回路等。在设计控制系统时，能用反馈控制解决的问题，尽量不要用前馈控制。只有在反馈控制解决不了问题、同时对被控量要求较高时，才考虑前馈控制。

实践中，前馈控制多与反馈控制结合使用，如前馈-反馈控制系统、前馈-串级控制系统等。下面说说其中主要的几点。2.前馈控制器设计

前馈控制器是前馈控制中极为重要的一环，它直接关系到能否完成预期的任务。由于前馈控制器的控制规律不像常规控制器（通常为PID控制律），而是直接与干扰通道和控制通道的传递函数相关（见式（8-2））。所以，前馈控制器的控制规律确定，实际上是要获得与被控量相关的被控过程及干扰过程的数学模型。

我们不妨将这一叙述再向前推进一步。从严格意义上来说，精确的干扰通道和控制通道的数学模型是难以获得的，工程上通常用一阶或二阶惯性加纯滞后环节来近似这些通道的数学模型，不妨设干扰通道传递函数和控制通道传递函数分别为，这里、和分别为干扰通道传递函数的放大系数、时间常数和纯滞后时间，、和分别为控制通道的放大系数、时间常数和纯滞后时间。并设调节阀和前馈检测器传递函数分别为第十四页，共33页。，其中，和分别为调节阀系数和前馈检测器系数。将、、和表达式带入式（8-2），于是有前馈控制器传递函数形式（8-6）其中，，当时，这意味着该控制器具有超前作用，实践中难以实现。

这里有两种特殊情况：当时，式（8-6）变为当，且时，有即前馈控制器为一个反向比例器。3.前馈控制器的参数整定第十五页，共33页。

这是一个实践色彩很浓的题目，在前馈-反馈控制系统中，对控制器的参数整定，包括反馈控制器和前馈控制器的整定两部分。对这类系统的整定，一个基本出发点就是：反馈回路控制器参数整定与前馈控制器参数整定分别进行。这样做的好处是给整定工作带来极大的便利。

对反馈控制器，主要从稳定性和控制性能指标上考虑，按常规的控制器参数整定方法做，此时不必太在意前馈影响，可在稳定裕量和性能指标上适当有所提高；对前馈控制器的整定，是要消除主要干扰的影响。从式（8-2）来看，前馈控制器由干扰通道和控制通道的传递函数决定。实际中很难获得它们准确的数学模型，只能用近似的传递函数来代替。这样做的结果是：主干扰虽然难以被全部消除，但强度却被大大削弱，余下的影响可由反馈控制来完成。这种说法表现在实际中，往往是大的动态偏差被前馈控制遏制，小的偏差由反馈控制来消除。

如果干扰通道和控制通道均可用一阶惯性环节加纯滞后来表示，那么，根据式（8-6），前馈控制器参数整定主要有、、和等四个参数。这些参数的确定需要先用参数估计的方法对控制通道和干扰通道的参数进行确定，然后通过试验进行修正。具体的做法，可通过实验逐步掌握，不在此展开了。8.1.4前馈控制系统的应用

前馈控制在流程工业生产中有不少的应用，尤其是以前馈-反馈控制系统的形式出现。下面看一个连续消毒塔温度控制的例子。

为了用培养基发酵的方法进行抗菌素生产，用粮食等物制成的培养基在进入发酵罐接种前，需进行灭菌处理，其方法为：先将培养基放入发酵罐，用蒸汽加热到128℃左右，并保持一第十六页，共33页。段时间，以便杀死其中的杂菌，并将培养基煮成熟料，使抗菌素发酵时无杂菌。消毒后的培养基还需冷却到适当温度，然后才可接种发酵。整个周期并不短。

具体过程如图8-5所示。培养基液体材料经预热后由离心泵送入连续消毒塔，被蒸汽加热至128℃，然后进入维持罐保温、停留15分钟，以便充分灭菌，再经排管冷却后，去发酵罐接种发酵。

图8-5连续消毒塔工艺流程及单回路控制图图8-6连续消毒塔前馈-反馈控制示意图

这里，培养基连续消毒塔的温度是关键量，若温度过低，因培养基灭菌不彻底而增加感染菌率，将导致此批培养基报废；若温度过高，将破坏培养基成分，降低产品的收获率。所以，应该对塔温进行控制，并且工艺上一般要求精度为128±2℃。第十七页，共33页。

鉴于这一具体事实，有人提出用单回路控制系统来解决问题，即选择塔出口温度为被控量，培养基液体材料的流入量作操纵量，构成图8-5中虚线所示的单回路控制系统。其中TT为温度检测器，TC为温度控制器。实践证明，这种控制方案切实可行，但是，它却没有考虑到蒸汽压力变化带来的温度波动，该波动有时超过了工艺上原定的精度范围。所以，必须对这种情况予以改进。

蒸汽压力波动作为连续消毒塔温度的一种主要干扰，可测不可控，适合用前馈-反馈控制系统来解决问题，具体控制结构示意图见图8-6，其中PT为蒸汽压力检测器，PC为前馈器，∑为加法器。控制方框图见图8-7，其中，、、、、、和分别为前馈检测器、反馈检测器、反馈控制器、前馈控制器、调节阀、被控过程和干扰过程传递函数，、

和分别为蒸汽压力干扰、塔出口实际温度和期望温度。图8-7连续消毒塔前馈-反馈控制系统方框图第十八页，共33页。

在连续消毒塔的前馈-反馈控制系统试验中，用水代替培养基液体材料，进行数学模型动态测试，获得控制通道和干扰通道的近似传递函数分别为，现在取为PI控制器，，下面分两种情况，分别考察干扰对单回路系统和前馈-反馈系统被控量的影响，从中体会前馈-反馈控制系统的作用。

（1）无前馈控制

无前馈控制，即为单回路控制系统时的情况。具体地说，将图8-7中支路将去掉，取为PI控制律，其参数为：，，为阶跃输入：，为蒸汽压力阶跃扰动：，用Matlab/Simulink作仿真，获得的响应过程曲线。具体而言，此仿真分无干扰（），以及有干扰（压力单位，施加）两种情况，响应曲线见图8-8所示，其中点画线为无干扰响应，实线为有干扰的响应，两者在起始段和结尾段均有重叠。

由图8-8可见，干扰P对被控量T影响较大（见图中实线部分），通常难以满足要求。看来，单靠负反馈回路抵御该干扰的效果并不好。

（2）有前馈控制

在单回路反馈控制的基础上，叠加前馈控制，构成前馈-单回路反馈控制系统，见图8-7，第十九页，共33页。

图8-8单回路反馈控制响应曲线图8-9前馈-反馈控制响应曲线其中仍取PI控制律，按式（8-2）设置，并将表达式代入，有

控制器结构与参数不作改动，给定输入信号也同（1），干扰仍为(在

施加），沿用Matlab/Simulink作仿真，获得的响应过程曲线，如图8-9所示。由图可见，不被干扰P影响。可见，原单回路控制系统变成前馈-反馈控制系统后，有效地抵御了主要干扰P。由此看来，前馈控制的作用不容置疑。第二十页，共33页。8.2时延控制系统8.2.1时延问题

时延（Timedelay），我们对它并不陌生，在过程建模中已经接触过。它分为容量时延和纯时延，即容量滞后和纯滞后。这是两种性质不同的概念，容量时延是物质或能量在传递过程中遇到阻力而引起的，系统输入变化后，输出起始时间段变化相当缓慢，然后逐渐开始显著变化，容量时延大小与过程时间常数大小有关，两者一般成正比关系，通常用表示；纯时延是物料或能源在传输过程中花费的时间，或者物质反应与能量交换需要的时间，或者执行机构动作时间，以及测量装置的响应时间等，其中以传输消耗时间为多见，所以它也被称为传输时延，通常用或表示。这节主要讨论纯时延，即纯滞后。

在过程控制中，时间延迟（简称时延）控制也称滞后控制，其特点是，当控制指令下达给执行器之后，被控参数在一段时间内（例如时间）全然没有响应，此时物料或能量正在传输或传递之中，其作用没影响到被控参数，也就没被检测器测量出来。过了这段时间后，被控参数才有变化发生。

过程的时延给控制系统带来的影响是不应轻视的，特别是较大的时延，更应有应对措施。一般来说，时延会导致控制性能变差，比如，超调量增加，过渡过程时间延长，而且很容易引发系统不稳定。工程上通常将过程时延与过程时间常数T之比约定如下：

一般纯时延；较大纯时延；

大纯时延第二十一页，共33页。我们的讨论主要关注后两种情况，即（较）大时延。

从控制原理角度说，随着的增大，最小相位系统的开环频率特性曲线接近并包围（-1，j0）点，从而导致闭环稳定性下降，直至不稳定。时延越大，对系统性能的影响也越大，控制难度越大。而的大小是由具体的生产设备确定的，控制者难以改变，控制者可做的是设计一定的控制律，解决时延带来的控制问题，保证控制系统的控制性能尽量不受影响。

目前对时延的控制方法主要有：常规控制法、预估补偿法、采样控制法和内模控制法等。其中，常规控制法有微分先行和中间反馈法，预估补偿法经典并且用得比较多，它也是本节介绍的重点。8.2.2预估补偿控制

预测补偿控制也称Smith预估补偿控制（SmithPredictiveCompensation），它是O.I.M.Smith首先提出该方法[20]，后来有人在此基础上对其进行了改进。

预测补偿控制是在原来反馈控制的基础上，根据被控过程特性，在控制器两端接上一个与被控过程相关的预估补偿环节，使其抵消时延影响，提高控制质量。为了将问题叙述清楚，不妨先从单回路控制系统开始。

图8-10为单回路控制系统方框图，其中为控制器，为含检测器的广义被控过程，先不考虑干扰，即，可获得闭环传递函数为第二十二页，共33页。

图8-10单回路控制系统方框图

由于分母中有，其特征方程（由分母等于零构成）的根将接近虚轴或进入右半平面，这将严重恶化系统的动态特性，直至不稳定。所以，必须想办法予以解决。其思路是：如果能够将分母中的因子去掉，将会使稳定问题得以解决。至于分子中的，它仅仅在时间域中表现为滞后时间。

为此，Smith在单回路控制系统的基础上，提出了预估补偿控制系统，其控制方框图如图8-11所示，其中为Smith预估器。

由于预估器与被控过程相并，实现起来不方便，所以将其等效地移动，并与控制器相并，形成控制器+预估器：。于是有图8-12。从结构上来说，被控过程、控制器、预估器、干扰通道都齐全了，有了给定信号或干扰信号，就可以工作了。

由于预估器中含有指数项，如果用模拟电路实现，仍有一定困难。此处可考虑采用帕德（Pade）近似式对进行处理。第二十三页，共33页。图8-12预估补偿控制等效图1图8-11预估补偿控制原理图

由帕德一阶近似式有于是由帕德二阶近似式有（8-8）第二十四页，共33页。从而（8-9）

式（8-8）和（8-9）可用图8-13和图8-14分别来近似实现。图8-13的一阶近似结构图

图8-14二阶近似结构图

对于图8-12，可用帕德二阶近似式来表示Smith预估器，其控制方框图可用图8-15近似表述。它的特点是便于用模拟电路实现。

如果为了作仿真研究，也可按图8-16进行简化处理。该等效控制框图显得较为简洁，但是，它将过程传递函数中时延项与其它项分离了，这在实践中往往难以做到。不过，作为仿真之用，还是有一定的实际意义。第二十五页，共33页。图8-15近似预估补偿控制方框图图8-16预估补偿控制等效图2第二十六页，共33页。当时，在给定作用下，有（8-10）

由此可以看出，其分母的特征多项式中并没有出现像单回路控制系统那样的项（见式（8-7）），从而消除了纯时延给闭环系统带来不稳定的隐患。这正是Smith预估补偿器杰出的贡献。至于式（8-10）中分子有项，对系统并无多大影响，仅表现为被控量在时间上推迟了

时间。关于这一点，是无法改变的。

当，干扰单独作用时，有由该表达式可知，干扰对被控量的影响包含两项，一项是通过干扰通道直接作用（这是由其所处位置决定的）；二是通过闭环回路产生结果，与给定控制相似，除了该部分分母无指数因子外，分子也存在指数项，即Smith预估器对干扰信号的作用是相似的，无法消除纯时延。也就是等干扰信号作用时间后，被控量才会有响应，这点与给定控制响应是一样的。第二十七页，共33页。

值得一提的是，Smith预估控制是一种基于被控过程模型的控制，如果过程模型不准确，即Smith预估补偿器中与实际过程（难以准确知道）不一致，控制效果会打折扣。具体地说，如果被控过程模型不准确，则Smith预估器补偿的精度存在问题，进而影响控制效果。而现实中的过程模型，大多是在某种程度上的一种近似描述。于是，问题的研究就出现了两个方向：要么提高过程模型准确性，要么改进Smith预估补偿算法。实践中提高模型的准确性并不容易，下面针对改进Smith预估补偿法谈谈具体思路。8.2.3预估补偿控制的改进

基于Smith预估补偿控制的不足，后来有人提出了改进的方案，主要有：一是1977年Giles和Bartley提出的增益自适应补偿方案[21]，二是1980年Hang等人提出的改进型Smith预估器[22]。1.增益自适应预估补偿方案

图8-17是增益自适应预估补偿控制方框图，其中作为过程的模型。该图在Smith预估补偿器的基础上，增加了除法器“∕”、一阶微分环节和乘法器“×”。除法器将系统实际输出除以预估模型输出，一阶微分作为识别器使过程输出与模型输出之比提前进入乘法器，乘法器将模型（不含纯时延）输出与一阶微分输出相乘，然后送控制器反馈输入端。这三者的功能是根据实际输出与模型输出之间的差，提供一个可自动校正预测器增益的信号，使得对过程增益变化的补偿自动进行。

在理想情况下，过程实际输出与模型输出相同，除法器的输出为常数1，一阶微分中微分部第二十八页，共33页。图8-17增益自适应补偿控制方框图分不起作用，常数1与来自模型输出（不含纯滞后部分）相乘，其积不变。所以，此时该补偿器即为Smith预估补偿器。

在实际情况下，由于实际过程与模型动态特性有差异，实际输出与模型输出也存在偏差，则该补偿器开始发挥作用。具体说，假如过程除增益以外，其它不变。于是（为的增量，为增益），经一阶微分环节，与相乘，到达控制器反馈输入端，此时变化部分为，经控制器作用，输出相应的操纵量。这就使得过程与模型的差异得到了补偿。

仿真和实验表明，增益自适应补偿控制对过程增益的变化具有较好的适应性，控制效果好于Smith预估补偿控制，提高了控制性能。第二十九页，共33页。