蝶阀闭环控制的决策核心：智能算法

控制器中的控制算法是蝶阀闭环控制的核心模块，其设计优劣直接决定系统风量的响应速度、稳定性及执行器寿命。

在控制器接收稳定可靠的压差信号后，控制算法通过三个环节实现风量闭环控制：

● 风量换算 —— 将测量的压差信号通过流体力学公式和出厂标定的风量系数转换为实际风量；

● 偏差比较 —— 实时计算实际风量与目标风量之间的偏差值；

● 阀门调节决策 —— 根据偏差数据生成阀片开度调整策略，驱动系统实现目标风量。

其中，压差与风量的换算逻辑在行业内差异有限，均以流体力学公式和风量系数为基础，其精度上限在测量阶段即由取压结构、压差传感器等硬件性能决定。

真正拉开控制性能差距的，是算法如何根据风量偏差进行阀门开度调节。

这种差异最直观的表现，就是当算法只看瞬时偏差、忽略趋势时，阀门容易过度或频繁动作，风量会在目标值附近波动，稳态时间延长，同时增加执行器磨损。

成熟的算法不仅看当前差距，还会考虑差距变化的趋势和系统整体响应。

它通过动态调节阀门开度和动作速度，让风量逐步、平滑地回到目标值。这样，即使遇到扰动，系统也能不断调整，最终实现快速稳定，风量波动小，从而保证响应迅速、运行稳定可靠。

若算法仅聚焦瞬时偏差、忽略偏差变化趋势与系统响应规律，阀门易出现过度调节或频繁动作的问题：风量会在目标值附近大幅波动，系统稳态建立时间显著延长，不仅影响实验室通风的稳定性，还会加速执行器的机械损耗。

在相同硬件条件下，稳态时间越短，阀门调节策略更成熟，控制算法对扰动的抑制能力更强。

当风量发生扰动或接收到新控制指令时，系统能够更快回到目标值。因此，稳态时间是评估在相同硬件配置下，控制算法性能及整体系统控制效果的重要指标。