为一个用状态空间形式表示的工厂设计 PI 控制器：

或者用传递函数表示工厂：

指定控制器的类型：

比例：

比例积分：

比例、积分和微分：

带有滤波器的 PID：

评估所得控制器的性能表现：

跟随参考信号的性能：

抗干扰性能：

获取应用于不同实现技术的不同标准形式的 PID 参数：

理想形式：

串联形式：

并联形式：

获取 SystemsModelControllerData 对象并从中提取一个属性：

直接获取属性：

获取一组属性：

给出算出的控制器，PID 反馈控制器和前馈滤波器：

反馈控制器传递函数和 PID 控制器：

默认情况下，不包含前馈滤波器：

分别给出从参考信号、过程干扰信号和传感器噪声到输出的闭环传递函数：

参考信号到输出的传递函数表明跟随参考信号变化的能力：

过程干扰信号到输出的传递函数表明抗干扰的能力：

传感器噪声到输出的传递函数表明抑制测量噪声的能力：

分别给出从参考信号、过程干扰信号和传感器噪声到控制信号输出的闭环传递函数：

参考信号到控制信号输出的传递函数表明为跟随参考信号所做的工作量：

干扰信号到控制信号输出的传递函数表明为抵抗干扰所做的工作量：

传感器噪声到控制信号输出的传递函数表明为抑制传感器噪声所做的工作量：

默认情况下，控制器结构为比例积分控制器：

指定控制器结构：

比例 ("P") 控制器：

比例积分 ("PI") 控制器：

比例微分 ("PD") 控制器：

比例微分积分 ("PID") 控制器：

滤波 PD ("PFD") 控制器：

滤波 PID ("PIFD") 控制器：

用积分控制来消除稳态跟随误差：

微分控制可会使系统作出更快速的反应：

更快的反应往往意味着更大的控制工作量：

自动确定整定规则：

属性 "TuningRule" 给出所使用的整定规则：

获取为给定的 lsys 和 "carch" 自动选择的整定规则:

"CohenCoon" 整定规则适用于 PD 和 PFD 结构：

用 "LoopShaping" 规则设计的控制器的最大敏感度约为1.4：

开环传递函数的奈奎斯特图位于半径为 1/1.4的敏感度圆的外面：

"TyreusLuyben" 规则可以为一个不稳定系统设计一个稳定控制器：

"ZieglerNicholsFrequency" 规则也可用来使系统稳定下来：

默认前馈传递函数为单位传递函数：

输入为阶跃信号时，这可能会导致较大过冲：

用 PIDFeedforward 选项来改进跟随性能：

自动计算前馈滤波器的参考权重：

权重为：

前馈滤波器的传递函数：

指定微分滤波器参数：

自动计算微分滤波器参数并获取数值：

指定参数估计方法：

不同的估计方法导致不同的控制器：

对于一个由三个水池级联组成的系统，设计一个 PID 控制器，保持水池3的水位不变：

从水池1的进水率到水池3的水位的传递函数：

为该系统设计一个 PID 水位控制器：

从第一个水池的进水到第三个水池的水位的响应为：

PID 控制器同时还提高了增益及相位裕量：

恒温连续式搅拌槽反应器 (CSTR)：

从稀释率到产品浓度的传递函数：

设计一个 PID 控制器来控制产品浓度：

产品浓度偏离目标值 0.1 gmol/liter，控制器为纠正此改变所做的工作量：

所达到的产品浓度：

使用整定规则，使系统作出更快速的反应：

更快速的反应意味着控制工作量的大幅增加：

如下所示为一个直流电机的传递函数模型. 设计一个 PID 位置控制器并仿真控制器对参考信号和干扰信号的响应：

对参考信号的响应：

对干扰信号的响应，通常情况下来源于各种负载：

对参考信号和干扰信号的响应：

使用不同的整定规则：

在一个连续式搅拌槽反应器中，发生了反应 ，目标是利用流体温度 作为控制器的输入，使温度 跟随一个期望的轨迹：»

系统的非线性模型：

用一个一阶系统的响应来模拟参考轨迹：

开环系统不跟随期望的轨迹：

设计一个 PID 控制器，并计算加上控制器后非线性系统的响应：

带有控制器的系统线性化后的响应：

比较响应：