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在这个模型中，过程参数是被测的过程变量，输出信号是被控变量。FOPDT模型很简单(低阶、线性)，只是近似的描述了真实过程，可以由下面的公式描述：
集总参数模型是一个FOPDT模型。该模型利用简单的线性公式描述过程响应，该公式包含三个参数：增益(Kp)，时间常数(tp )，和死区时间 (0p )。对于集总参数模型，根据过程控制回路的特性：自稳定过程(流量，温度等)和非自稳定过程(液位)，需要两种不同类型的模型。
内部模型控制(IMC)，也被称为“Lambda法则”，提供了一种替代方法，该方法可以平衡响应速度和控制器稳定性，或称之为鲁棒性之间的关系。IMC调节可用于线性和非线性过程，它的FOPDT响应要比其它技术的响应要平滑的多。
IMC调节基于这样一个概念：使用精确的过程模型，可以实现理想的控制。但是，由于外部干扰会影响过程，导致模型和实际过程之间的不匹配，会产生错误的结果。结果就是，在其它模型多有错误发生的高频领域，IMC的设计中有用于补偿扰动和模型误差的方法，包括滤波和补偿器。
和其它整定过程一样，必须对IMC进行阶跃测试来确定其过程特性。确定完集总参数过程模型后，必须为控制回路选择期望的闭环回路时间常数(tCLtaucl )。
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