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工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。控制理论的发展也经历了古典控制理论，现代控制理论和智能控制理论三个段。自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。一个控制系统包括控制器﹑传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器。
不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制就要用到压力传感器。
电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制仪（智能仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。有利用PID控制实现的压力、温度、流量、液位控制器，能实现PID控制功能的可编程序控制器（PLC），还有可实现PID控制的PC系统等等。可编程控制器（PLC）是利用其闭环控制模块来实现PID控制，而可编程控制器（PLC）可以直接与PLC信号模块、数字量输入/输出模块、仿真模块、占位模块、模拟量输入/输出模块等相连，还可以利用网络实现其远程控制功能。
1.开环控制系统
开环控制系统是指被控对象的输出（被控制量）对控制器的输出没有影响。在这种控制系统中，不依赖将被控量反送回来以形成任何闭环回路。
2.PID控制原理和特点
在工程实际中，应用为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到**的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象﹐或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。
3. 阶跃响应
阶跃响应是指将一个阶跃输入加到系统上时，系统的输出。稳态误差是指系统的响应进入稳态后﹐系统的期望输出与实际输出之差。控制系统的性能可以用稳、准、快三个字来描述。稳是指系统的稳定性，一个系统要能正常工作，必须是稳定，电气参数不能出现抖动、漂移。准是指控制系统的准确性、控制精度，通常用稳态误差来描述，它表示系统输出稳态值与期望值之差，快是指控制系统响应的快速性，通常用上升时间来定量描述。
4.闭环控制系统
闭环控制系统的特点是系统被控对象的输出（被控制量）会反送回来影响控制器的输出，形成一个或多个闭环。闭环控制系统有正反馈和负反馈，若反馈信号与系统给定值信号则称为负反馈，若极性相同，则称为正反馈，一般闭环控制系统均采用负反馈，又称负反馈控制系统。闭环控制系统的例子很多。比如人就是一个具有负反馈的闭环控制系统，眼睛便是传感器，充当反馈，人体系统能通过不断的修正后作出各种正确的动作。如果没有眼睛，就没有了反馈回路，也就成了一个开环控制系统。另例，当一台真正的全智能自动洗衣机具有能连续检查衣物是否洗净，并在洗净之后能自动切断电源，它就是一个闭环控制系统。
（1）比例（P）控制
比例控制是一种简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。
（2）积分（I）控制
在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统）。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差减小，直到等于零。比例+积分（PI）控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
（3）微分（D）控制
在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。
自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件（环节）或有滞后组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分（PD）控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
5. PID控制器的参数整定：
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。
6.PID控制器参数整定：
（1）预选择一个足够短的采样周期让系统工作；
（2）仅加入比例控制环节，直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡，记下这时的比例放大系数和临界振荡周期；
（3）在一定的控制度下通过公式计算得到PID控制器的参数。
比例积分微分调节器的简称。利用比例微分环节的领前作用来对消调节对象中的大惯性，提高精度，加快动态响应速度
西门子组态软件WinCC flexible报警功能
1. WinCC flexible 中的报警方法
报警方法可识别触发报警的信息类型，从而可识别报警属性。
WinCC flexible 支持下列报警过程：
（1）离散量报警过程
如果置位了 PLC 中特定的位，HMI 设备就触发报警。 为此，在 WinCC flexible 中组态离散量报警。
（2）模拟量报警过程
如果某一个“变量”超出了“限制值”，HMI 设备就触发报警。 为此，在 WinCC flexible 中组态模拟量报警。
（3）报警编号过程
PLC 传送报警编号（和所有相关的报警文本）给 HMI 设备。 为此，可在 PLC 的组态软件中组态各种报警：
（4）在 SIMATIC STEP 7 中：
ALARM_S 报警
（5）在SIMOTION SCOUT 中：
ALARM_S 报警和技术报警
2. 报警状态
离散量报警和模拟量报警存在下列报警状态：
（1）当符合触发报警的条件时，报警状态为“已激活”。 一旦操作员确认了报警，报警状态将为“已激活/已确认”。
（2）当触发报警的条件不再适用时，该报警的状态为“已激活/已取消激活”。一旦操作员确认了已取消激活的报警，该报警便具有“已激活/已取消激活/已确认”状态。
（3）每一个出现的报警状态都可以显示并记录到 HMI 设备上，可以打印输出。
通信模块概述
I/O 模块是 SIMATIC S7-1500与过程之间的接口：
数字量和模拟量模块可 确提供每种任务所需的输入/输出。
SIMATIC S7-1500 和 ET 200MP的工艺模块
具有高速计数和位置检测集成功能
具有用于完成过程级别的任务且响应时间较短的集成输入和输出
用于 SIMATIC S7-1500 和 ET 200MP的通信模块
用于采用点对点连接的数据交换
用于连接至 PROFIBUS
用于连接到工业以太网
用于方便、轻松地对 S7-1500 和 ET 200MP模块进行接线的连接系统
数字化技术的不断发展为商业与社会都带来了许多好处。新的挑战也随之而来。人们需要寻找新的方法来处理海量数据。这时，边缘计算具有很大优势。
边缘计算的基本含义是在网络的边缘完成分布式数据处理。现在，“边缘”这个词已在工业生产领域被愈加频繁地使用，许多公司仍然不清楚应该如何利用这项技术来挖掘生产潜能。
挑战4.0
现如今，数字化技术与“工业4.0”的应用范围不断扩大，已为我们的个人生活带来许多改变。但其实，它们对企业的影响更为巨大。例如，加工行业正面临新的挑战。企业需要实现更短的创新周期，并满足客户日益增长的对产品与生产工艺的个性化需求。为了保持竞争力，企业必须尽可能灵活地应对种种变化。实现这一点的关键在于生产的全面互联和对数据的快速处理，而这正是边缘计算的“用武之地”。
为了不断改善生产流程，每个公司都有自己记录与处理生产数据的策略。有的会在本地完成，有的会集中处理，还有的则会利用互联网。需要强调的是，工业生产所产生的数据是海量的。在一座工厂里，每秒都会产生成千上万的信息。大量传感器持续测量机器状态和生产质量等关键生产参数。无论工厂是位于某个特定地点还是遍布，设备联网的程度越深，产生的数据量就越大。
本地还是云端？
只依靠本地数据处理的公司很快就会遇到阻碍。这是因为大量的不同系统很难相互协调。公司在现场处理数据的计算能力也不充足，而全公司和性的数据处理则接近不可能。替代性的云计算在某些特定应用场景中也存在局限性，部分原因包括过大的数据量、法律规定和延迟等。其中主要的挑战在于对数据的实时处理，这是因为在生产车间里，每一秒都很重要。有时，云端和工厂间的数据传输可能不够快。将大量数据传输到云端进行处理对带宽的要求较高。对小型企业来说，这可能是一笔较为昂贵的支出。
比较理想的解决方案是将在生产中直接完成的下至自动化层面的本地数据处理与在云端的数据处理相结合。这种方式蕴藏巨大潜力，对智能制造领域尤为如此。它让制造企业在充分利用云端的也能满足市场对灵活性大化与快速响应的要求。由于利用边缘计算处理了大量数据，只将终相关数据传输到云或IT基础架构，内存占用和传输成本也显著减少。
不要犹豫
一些制造商可能会有这样的顾虑：要实现边缘计算，是不是必须投入许多成本来搭建新的自动化系统呢？事实上，这项技术应该作为对现有设备的补充。利用西门子的IndustrialEdge数字化平台，边缘数据处理设备可以被简单接入已有的自动化系统，与它们充分集成。这些设备也可以作为系统的一部分，与系统一起被提供给客户。这样的灵活性让项目实施成本不再是难题，甚至对中小企业来说也是如此。利用边缘计算技术，企业可以充分发挥工业物联网的优势，提高生产灵活性和效率。借助软件标准应用容器（docker），西门子提供的应用程序具有独立于平台的可扩展性。它们是面向未来的，具有大程度的灵活性。
对越来越多的加工企业来说，边缘计算和云计算的重要性与日俱增。由于这两项技术相辅相成，优的做法是对它们加以利用。通过结合两项技术，边缘计算处理的数据可以被传输至云端来训练人工智能算法，而由此得到的洞察则可以被重新下载回边缘基础设施中，终实现整个制造流程的持续优化。
有关智能制造、云计算和西门子IndustrialEdge数字化平台
智能制造：
智能制造并不简单意味着在传感器的帮助下收集大量数据，更为关键的是使用这些数据去自动生成可以帮助改善生产的洞察，而这在很大程度上取决于在中心部（云端）和外围（边缘）是否都拥有很高的计算和处理能力。
云计算：
云服务毫无疑问给使用者带来了巨大的益处。通过在云端完成数据分析，人们可以获得对生产流程或机器的新洞察，进而实现更高的效率与可用性。在云端与设备间传输数据有时较为耗时且在一些情况下不太实际。制造商需要快速、安全地分析和利用数据以改善生产结果。
西门子IndustrialEdge数字化平台：
利用Industrial Edge数字化平台，西门子可提供包括软硬件的边缘计算解决方案。边缘设备让制造商能够在本地处理生产数据。这个系统可以监控所有接入的设备，安装并更新应用程序和软件，还能将功能从云端转移到本地制造系统中。
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