自控系统可分为开环控制和闭环控制两种基本类型。开环控制是指系统的输出量不会反馈到输入端，控制作用只由输入信号决定。例如，普通电风扇的转速调节就是一个开环系统，用户设定档位后，风扇以固定速度运行，但系统不会根据环境温度变化自动调整转速。开环控制结构简单、成本低，但抗干扰能力差。相比之下，闭环控制（又称反馈控制）通过实时监测输出量并将其反馈到输入端，与设定值进行比较后调整控制信号。例如，空调的温度控制系统会根据室温变化自动调节压缩机功率，以维持设定温度。闭环控制具有较高的精度和稳定性，但结构复杂，可能存在稳定性问题（如振荡）。使用PLC自控系统，设备响应速度更快。浙江DCS自控系统检修
未来自控系统将呈现以下趋势：一是边缘智能化的普及，通过在终端设备部署轻量级AI模型（如TinyML），实现低延迟的本地决策；二是数字孪生技术的深入应用，通过虚拟模型实时映射物理系统，支持预测性维护；三是跨学科融合，如生物启发控制（模仿生物神经系统）与量子控制（利用量子效应）。此外，伦理与安全问题日益重要，例如自动驾驶的“责任归属”需通过法规与技术共同解决。随着5G、6G通信的发展，远程控制与协作控制（如多机器人系统）也将迎来突破。自控系统的演进将持续推动人类社会向更高程度的自动化迈进。山东DCS自控系统设计PLC自控系统支持多种传感器接入。
传感器是自控系统的 “感觉系统”，负责将各种非电物理量（如温度、压力、流量、液位、位移、速度等）转换为电信号，为控制器提供准确的输入信息。根据测量对象的不同，传感器可分为多种类型：温度传感器（如热电偶、热电阻）用于监测环境或设备的温度变化；压力传感器用于测量气体或液体的压力；流量传感器（如电磁流量计、涡街流量计）用于计量流体的流量；液位传感器用于检测容器内液体的液位高度；位移传感器用于测量物体的位置变化等。传感器的精度、稳定性和响应速度直接影响自控系统的控制效果，因此在选择传感器时，需要根据实际应用场景的要求，综合考虑测量范围、精度等级、环境适应性等因素。
自控系统的控制策略是实现系统目标的关键。常见的控制策略包括开环控制和闭环控制。开环控制是指控制器在没有反馈信息的情况下，依据设定的输入信号直接控制输出。这种方法简单，但在面对外部干扰时，系统的稳定性较差。相对而言，闭环控制则通过反馈机制实时调整控制信号，以确保输出与目标值一致。闭环控制又可细分为比例控制、积分控制和微分控制等多种策略，其中PID控制器因其简单有效而被广泛应用。此外，现代自控系统还引入了模糊控制、神经网络控制等先进技术，以应对更加复杂和不确定的控制环境。借助传感器反馈，PLC 自控系统实时调整参数，优化污水处理过程。
分布式控制系统（DCS）是工业自控系统的典型代替，由多个本地控制器通过通信网络协同工作，实现对大型流程工业（如石油化工、发电厂）的集中监控与分散控制。DCS的中心优势在于其模块化结构：现场控制站（FCS）负责实时数据采集与控制；操作员站（OS）提供人机界面；工程师站（ES）用于系统配置与维护。DCS采用冗余设计以提高可靠性，并支持先进控制算法（如模型预测控制）。例如，在炼油厂中，DCS可同时协调反应釜温度、管道流量等多个变量，明显提升生产效率和安全性。随着工业4.0的发展，DCS正与物联网（IIoT）、边缘计算等技术深度融合。通过PLC自控系统，设备运行更加智能化、自动化。湖北PLC自控系统生产
智能仪表与自控系统联动，提高数据采集精度。浙江DCS自控系统检修
神经网络控制是一种基于人工神经网络的智能控制方法，它通过模拟人脑神经元的连接方式，能够学习和适应复杂非线性系统的动态特性。神经网络控制器通过训练数据学习输入输出之间的映射关系，无需建立精确的数学模型，因此特别适用于模型未知或难以建模的系统。例如，在机器人路径规划中，神经网络能够根据环境信息实时调整路径，避免障碍物并优化行程时间。随着深度学习技术的兴起，神经网络控制在图像识别、语音识别等领域也取得了突破性进展，为智能控制的发展开辟了新方向。浙江DCS自控系统检修
