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传统的反馈控制很像倒着跑的跑步者。如果不看前方的赛道，倒跑的跑步者必须完全依靠后方的视野来确定前进的位置。向后看时，跑步者只能通过在边缘线越来越近时调整左右位置来保持在赛道上。如果跑步者走得太快，在应用程序进行修正之前，跑步很容易就跑出界（见图1）。
就像只有反馈的控制器一样，面向后面的跑步者只能看到过去的位置，但这通常足以保持在正常的赛道。即使没有向前看，也很容易观察到赛道中心附近并补偿向左或向右的任何缓慢漂移。

如果缓慢漂移是**的干扰，则纯反馈控制器很容易将过程变量保持在恒定设定点附近。过程变量的历史测量通常告诉控制器，当控制问题变得容易的时候它所需要了解的信息。

工业反馈控制器面临同样的挑战。为了使受控过程保持所需的温度、压力、流速等，反馈控制器必须等待并监视工作情况，然后纠正错误并再次查看。这通常不是随机的试错法。即使控制器对过程行为有足够的了解，以对必要的修正做出有根据的猜测，但这些修正必须始终在事后进行。

因此，与面向后方的跑步者一样，反馈控制器必须谨慎行事，以避免过度纠正过去的错误。在设计控制器时，如果对过程行为的知识了解不准确或不完整更是如此。如果控制器无法预测其当前控制工作对未来的影响，那么它几乎没有选择，只能在较长的时间间隔内保守行动，而不是在较短的时间间隔内积极行动（见图2）。

当跑步者注意到曲线已经使赛道的中心远离跑步者的路径时，跑步者已经偏离了赛道。在图中显示的情况下，跑步者在试图补偿干扰的同时，向左走得太远，然后又向右走得太远。

跑者的速度过快，会导致来回持续过补偿，直到干扰在曲线末端结束为止。如果反馈控制器的设计太强或者受控过程对控制器的控制活动过于敏感，则它将表现出类似的振荡行为。在最坏的情况下，即使干扰结束也无济于事。控制器可能会继续在完全打开和完全关闭之间振荡，因为它会一次又一次地继续过度补偿。
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