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离散模型的预估作用是非常重要的特质，所有预报模型都是建立在离散模型的这个预估能力上的，无论是天气预报，还是经济预测，还是自动控制里对有滞后过程的控制。数字控制的另一特质是可以实施一些不可能在连续时间实现的控制规律。航天飞机的末段速度控制很重要，在着陆进近时，速度变化超过预定要求达到20km/h以上的话，就可能会对着陆接地造成问题，不是冲出跑道终点，就是还没有到达跑道起点就触地。航天飞机是无动力滑翔着陆，是一锤子买卖，不能出差错，必须精细控制。但在载入大气层初期，速度控制也很重要，太快了要造成过度气动加热，或者导致着陆速度太高造成危险：太慢了当然也不行，飞不到着陆跑道就坏事了，航天飞机可不是什么地方都能着陆的。但是在速度高达25马赫的再入大气层初期，20km/h的速度差别根本可以忽略不计，200km/h的速度差别才值得引起注意。换句话说，设定值与实际值之差为20km/h并不一定很重要，但设定值与实际值相差10%，那就需要强有力的控制校正。换句话说，控制误差由通常的差值变为比值，同样，控制量也应该由从当前值开始的增量改变为百分比式的相对变化。这样，控制律就可以表示为当前的控制量=上一步的控制量×（设定值/当前的测量值）也就是说，在被控变量高于设定值10%的情况下，控制量也增加10%；测量值和设定值一样时，控制量不再变化。实际使用时，谁除以谁要根据控制器的正反作用来决定，上面是正作用的情况，反作用的话，控制律把分子分母颠倒一下。这个控制律还可以进一步修改成为当前的控制量=上一步的控制量×（当前的测量值/设定值）k次方是用来调整控制律对“偏差”（这时已经不是差值，而是比值了，严格地说，应该叫作“偏比”）的灵敏度，相当于控制增益。这个控制律实际上相当于对数空间的纯积分控制，对很多常见的非线性过程有不错的效果，实现也简单。要是有兴趣，这还可以进一步扩展为对数空间的PID控制律。然而，这是一个本质离散的控制律，在连续时间里无法实现。另一个巧妙的“数字专用”控制律牵涉到系统平均停留时间。反应器的容积是固定的，但通过反应器的总流量随产量甚至产品而变。有时工艺条件可以解放出一点增产空间，有时因为市场关系而需要限产，这样通过的流量就不固定了。这可以用自适应增益来解决，但也可以换一个路子，用可变采样频率来解决。反应器容积除以通过的体积流量（也就是L/h而不是kg/h）就是反应器内平均停留时间，这相当于（但不一定等于）反应器内的时间常数。数字控制通常使用固定的采样频率，但如果针对某一通过流量（基准通过流量）下某一采样频率（基准采样频率）整定PID参数，但采样频率与通过流量（或者平均停留时间）的比值保持固定，那按照基准情况整定的PID参数就可以继续使用了，而不必求助于自适应增益。这也是一个本质离散的控制律，在连续时间里无法实现。离散控制“看一步、走一步”的特性，是连续控制很难模仿的，也是实际中极其有用的。