(五)稳定性和参数整定 在PID控制中，积分控制的特点是：只要还有余差（即残余的控制偏差） 存在，积分控制就按部就班地逐渐增加控制作用，直到余差消失。所以积分的 效果比较缓慢，除特殊情况外，作为基本控制作用，缓不救急。微分控制的特 点是：尽管实际测量值还比设定值低，但其快速上扬的冲势需要及早加以抑制， 否则，等到实际值超过设定值再作反应就晚了，这就是微分控制施展身手的地 方了。作为基本控制使用，微分控制只看趋势，不看具体数值所在，所以最理 想的情况也就是把实际值稳定下来，但稳定在什么地方就要看你的运气了，所 以微分控制也不能作为基本控制作用。比例控制没有这些问题，比例控制的反 应快，稳定性好，是最基本的控制作用，是“皮”，积分、微分控制是对比例 控制起增强作用的，极少单独使用，所以是“毛”。在实际使用中比例和积分 一般一起使用，比例承担主要的控制作用，积分帮助消除余差。微分只有在被 控对象反应迟缓，需要在开始有所反应时，及早补偿，才予以采用。只用比例 和微分的情况很少见。 连续控制的精度是开关控制所不可比拟的，但连续控制的高精度也是有代 价的，这就是稳定性问题。控制增益决定了控制作用对偏差的灵敏度。既然增 益决定了控制的灵敏度，那么越灵敏岂不越好？非也。还是用汽车的定速巡航 控制做例子。速度低一点，油门加一点，速度低更多，油门加更多，速度高上 去当然就反过来。但是如果速度低一点，油门就加很多，速度更低，油门狂加， 这样速度不但不能稳定在要求的设定值上，还可能失控。这就是不稳定。所以 控制增益的设定是有讲究的。在生活中也有类似的例子。国民经济过热，需要 经济调整，但调整过火，就要造成“硬着陆”，引起衰退：衰退时需要刺激，同 样，刺激过火，会造成“虚假繁荣”。要达成“软着陆”，经济调整的措施需要恰 到好处。这也是一个经济动态系统的稳定性问题。 实际中到底多少增益才是最合适的，理论上有很多计算方法，但实用中 一般是靠经验和调试来摸索最佳增益，业内行话叫参数整定。如果系统响应在 控制作用后面拖拖沓沓，大幅度振荡的话，那一般是积分太过：如果系统响应 非常神经质，动不动就打摆子，呈现高频小幅度振荡的话，那一般是微分有点 过分。中频振荡当然就是比例的问题了。不过各个系统的频率都是不一样的
（五）稳定性和参数整定 在 PID 控制中，积分控制的特点是：只要还有余差（即残余的控制偏差） 存在，积分控制就按部就班地逐渐增加控制作用，直到余差消失。所以积分的 效果比较缓慢，除特殊情况外，作为基本控制作用，缓不救急。微分控制的特 点是：尽管实际测量值还比设定值低，但其快速上扬的冲势需要及早加以抑制， 否则，等到实际值超过设定值再作反应就晚了，这就是微分控制施展身手的地 方了。作为基本控制使用，微分控制只看趋势，不看具体数值所在，所以最理 想的情况也就是把实际值稳定下来，但稳定在什么地方就要看你的运气了，所 以微分控制也不能作为基本控制作用。比例控制没有这些问题，比例控制的反 应快，稳定性好，是最基本的控制作用，是“皮”，积分、微分控制是对比例 控制起增强作用的，极少单独使用，所以是“毛”。在实际使用中比例和积分 一般一起使用，比例承担主要的控制作用，积分帮助消除余差。微分只有在被 控对象反应迟缓，需要在开始有所反应时，及早补偿，才予以采用。只用比例 和微分的情况很少见。 连续控制的精度是开关控制所不可比拟的，但连续控制的高精度也是有代 价的，这就是稳定性问题。控制增益决定了控制作用对偏差的灵敏度。既然增 益决定了控制的灵敏度，那么越灵敏岂不越好？非也。还是用汽车的定速巡航 控制做例子。速度低一点，油门加一点，速度低更多，油门加更多，速度高上 去当然就反过来。但是如果速度低一点，油门就加很多，速度更低，油门狂加， 这样速度不但不能稳定在要求的设定值上，还可能失控。这就是不稳定。所以 控制增益的设定是有讲究的。在生活中也有类似的例子。国民经济过热，需要 经济调整，但调整过火，就要造成“硬着陆”，引起衰退；衰退时需要刺激，同 样，刺激过火，会造成“虚假繁荣”。要达成“软着陆”，经济调整的措施需要恰 到好处。这也是一个经济动态系统的稳定性问题。 实际中到底多少增益才是最合适的，理论上有很多计算方法，但实用中 一般是靠经验和调试来摸索最佳增益，业内行话叫参数整定。如果系统响应在 控制作用后面拖拖沓沓，大幅度振荡的话，那一般是积分太过；如果系统响应 非常神经质，动不动就打摆子，呈现高频小幅度振荡的话，那一般是微分有点 过分。中频振荡当然就是比例的问题了。不过各个系统的频率都是不一样的
到底什么算高频，什么算低频，这个几句话说不清楚，应了毛主席那句话：“具 体情况具体分析”，所以就打一个哈哈了。 再具体说起来，参数整定有两个路子。一是首先调试比例增益以保证基本 的稳定性，然后加必要的积分以消除余差，只有在最必要的情况下，比如反映 迟缓的温度过程或容量极大的液位过程，测量噪声很低，才加一点微分。这是 “学院派的路子，在大部分情况下很有效。但是工业界有一个歪路子”：用非 常小的比例作用，但大大强化积分作用。这个方法是完全违背控制理论的分析 的，但在实际中却是行之有效，原因在于测量噪声严重，或系统反应过敏时， 积分为主的控制规律动作比较缓和，不易激励出不稳定的因素，尤其是不确定 性比较高的高频部分，这也是邓小平“稳定压倒一切”的初衷吧。 在很多情况下，在初始PD参数整定之后，只要系统没有出现不稳定或性 能显著退化，一般不会去重新整定。但是要是系统不稳定了怎么办呢？由于大部 分实际系统都是开环稳定的，也就是说，只要控制作用恒定不变，系统响应最终 应该稳定在一个数值，尽管可能不是设定值，所以对付不稳定的第一个动作都是 把比例增益减小，根据实际情况，减小1/3、12甚至更多，同时加大积分时间常 数，常常成倍地加，再就是减小甚至取消微分控制作用。如果有前馈控制，适当 减小前馈增益也是有用的。在实际中，系统性能不会莫名其妙地突然变坏，上述 “救火”式重新整定常常是临时性的，等生产过程中的机械或原料问题消除后，参 数还是要设回原来的数值，否则系统性能会太过“懒散”。 对于新工厂，系统还没有投运，没法根据实际响应来整定，一般先估计一个 初始参数，在系统投运的过程中，对控制回路逐个整定。我自己的经验是，对于 一般的流量回路，比例定在0.5左右，积分大约1分钟，微分为0，这个组合一 般不致于一上来就出大问题。温度回路可以从2、5、0.05开始，液位回路从5、 10、0开始，气相压力回路从10、20、0开始。既然这些都是凭经验的估计，那 当然要具体情况具体分析，不可能“放之四海而皆准”。 微分一般用于反应迟缓的系统，但是事情总有一些例外。我就遇到过一个小 小的冷凝液罐，直径才两英尺，长不过5英尺，但是流量倒要8-12吨/小时，一 有风吹草动，液位变化非常迅速，不管比例、积分怎么调，液位很难稳定下来
到底什么算高频，什么算低频，这个几句话说不清楚，应了毛主席那句话：“具 体情况具体分析”，所以就打一个哈哈了。 再具体说起来，参数整定有两个路子。一是首先调试比例增益以保证基本 的稳定性，然后加必要的积分以消除余差，只有在最必要的情况下，比如反映 迟缓的温度过程或容量极大的液位过程，测量噪声很低，才加一点微分。这是 “学院派”的路子，在大部分情况下很有效。但是工业界有一个“歪路子”：用非 常小的比例作用，但大大强化积分作用。这个方法是完全违背控制理论的分析 的，但在实际中却是行之有效，原因在于测量噪声严重，或系统反应过敏时， 积分为主的控制规律动作比较缓和，不易激励出不稳定的因素，尤其是不确定 性比较高的高频部分，这也是邓小平“稳定压倒一切”的初衷吧。 在很多情况下，在初始 PID 参数整定之后，只要系统没有出现不稳定或性 能显著退化，一般不会去重新整定。但是要是系统不稳定了怎么办呢？由于大部 分实际系统都是开环稳定的，也就是说，只要控制作用恒定不变，系统响应最终 应该稳定在一个数值，尽管可能不是设定值，所以对付不稳定的第一个动作都是 把比例增益减小，根据实际情况，减小 1/3、1/2 甚至更多，同时加大积分时间常 数，常常成倍地加，再就是减小甚至取消微分控制作用。如果有前馈控制，适当 减小前馈增益也是有用的。在实际中，系统性能不会莫名其妙地突然变坏，上述 “救火”式重新整定常常是临时性的，等生产过程中的机械或原料问题消除后，参 数还是要设回原来的数值，否则系统性能会太过“懒散”。 对于新工厂，系统还没有投运，没法根据实际响应来整定，一般先估计一个 初始参数，在系统投运的过程中，对控制回路逐个整定。我自己的经验是，对于 一般的流量回路，比例定在 0.5 左右，积分大约 1 分钟，微分为 0，这个组合一 般不致于一上来就出大问题。温度回路可以从 2、5、0.05 开始，液位回路从 5、 10、0 开始，气相压力回路从 10、20、0 开始。既然这些都是凭经验的估计，那 当然要具体情况具体分析，不可能“放之四海而皆准”。 微分一般用于反应迟缓的系统，但是事情总有一些例外。我就遇到过一个小 小的冷凝液罐，直径才两英尺，长不过 5 英尺，但是流量倒要 8-12 吨/小时，一 有风吹草动，液位变化非常迅速，不管比例、积分怎么调，液位很难稳定下来
常常是控制阀刚开始反应，液位已经到顶或到底了。最后加了0.05的微分，液 位一开始变化，控制阀就开始抑制，反而稳定下来了。这和常规的参数整定的路 子背道而驰，但在这个情况下，反而是唯一”的选择，因为测量值和控制阀的饱 和变成稳定性主要的问题了。 (六)系统稳定性分析 对工业界以积分为主导控制作用的做法再啰嗦几句。学术上，控制的稳定性 基本就是渐近稳定性，BBO稳定性是没有办法证明渐近稳定性时的退而求其 次”的东西，不怎么上台面的。但是工业界里的稳定性有两个看起来相似、实质 上不尽相同的方面：一个当然是渐近稳定性，另一个则是稳定性，但不一定向设 定值收敛，或者说稳定性比收敛性优先这样一个情况。具体来说，就是需要系统 稳定在一个值上，不要动来动去，但是不是在设定值并不是太重要，只要不是太 离谱就行。例子有很多，比如反应器的压力是一个重要参数，反应器不稳定，原 料进料比例就乱套，催化剂进料也不稳定，反应就不稳定，但是反应器的压力到 底是10个大气压还是12个大气压，并没有太大的关系，只要慢慢地但是稳定地 向设定值移动就足够了。这是控制理论里比较少涉及的一个情况，这也是工业上 时常采用积分主导的控制的一个重要原因。 前面说到系统的频率，本来也就是系统响应持续振荡时的频率，但是控制领 域里有三拨人在捣腾：一拨是以机电类动力学系统为特色的电工出身，包括航空、 机器人等，一拨是以连续过程为特色的化工出身的，包治金、造纸等，还有一拨 是以微分方程稳定性为特色的应用数学出身的。在瓦特和抽水马桶的年代里，各 打各的山头，井水不犯河水，倒也太平。但控制从艺术上升为理论后，总有人喜 欢“统一”，电工帮抢了先，好端端的控制理论里被塞进了电工里的频率。童子们 哪，那哪是频率啊，那是复频率。既然那些变态的电工帮（啊耶，这下鹿踹真的 要来了)能折腾出虚功率，那他们也能折腾出复频率来，他们自虐倒也算了，只 是苦了我等无辜之众，被迫受此精神折磨。 事情的缘由是系统的稳定性。前面提到，PD的参数如果设得不好，系统可 能不稳定。除了摸索，有没有办法从理论上计算出合适的PD参数呢？前面也 提到，动态过程可以用微分方程描述，其实在PD的阶段，这只是微分方程中
常常是控制阀刚开始反应，液位已经到顶或到底了。最后加了 0.05 的微分，液 位一开始变化，控制阀就开始抑制，反而稳定下来了。这和常规的参数整定的路 子背道而驰，但在这个情况下，反而是“唯一”的选择，因为测量值和控制阀的饱 和变成稳定性主要的问题了。 （六）系统稳定性分析 对工业界以积分为主导控制作用的做法再啰嗦几句。学术上，控制的稳定性 基本就是渐近稳定性，BIBO 稳定性是没有办法证明渐近稳定性时的“退而求其 次”的东西，不怎么上台面的。但是工业界里的稳定性有两个看起来相似、实质 上不尽相同的方面：一个当然是渐近稳定性，另一个则是稳定性，但不一定向设 定值收敛，或者说稳定性比收敛性优先这样一个情况。具体来说，就是需要系统 稳定在一个值上，不要动来动去，但是不是在设定值并不是太重要，只要不是太 离谱就行。例子有很多，比如反应器的压力是一个重要参数，反应器不稳定，原 料进料比例就乱套，催化剂进料也不稳定，反应就不稳定，但是反应器的压力到 底是 10 个大气压还是 12 个大气压，并没有太大的关系，只要慢慢地但是稳定地 向设定值移动就足够了。这是控制理论里比较少涉及的一个情况，这也是工业上 时常采用积分主导的控制的一个重要原因。 前面说到系统的频率，本来也就是系统响应持续振荡时的频率，但是控制领 域里有三拨人在捣腾：一拨是以机电类动力学系统为特色的电工出身，包括航空、 机器人等，一拨是以连续过程为特色的化工出身的，包冶金、造纸等，还有一拨 是以微分方程稳定性为特色的应用数学出身的。在瓦特和抽水马桶的年代里，各 打各的山头，井水不犯河水，倒也太平。但控制从艺术上升为理论后，总有人喜 欢“统一”，电工帮抢了先，好端端的控制理论里被塞进了电工里的频率。童子们 哪，那哪是频率啊，那是复频率。既然那些变态的电工帮（啊耶，这下鹿踹真的 要来了）能折腾出虚功率，那他们也能折腾出复频率来，他们自虐倒也算了，只 是苦了我等无辜之众，被迫受此精神折磨。 事情的缘由是系统的稳定性。前面提到，PID 的参数如果设得不好，系统可 能不稳定。除了摸索，有没有办法从理论上计算出合适的 PID 参数呢？前面也 提到，动态过程可以用微分方程描述，其实在 PID 的阶段，这只是微分方程中
很狭窄的一支：单变量线性常微分方程。要是还记得大一高数，一定还记得线形 常微的解，除了分离变量法什么的，如果自变量时间用t表示的话，最常用的求 解还是把xp(Ot)代入微分方程，然后解已经变成入的代数方程的特征方程，解出 来的解可以是实数，也可以是复数，是复数的话，就要用三角函数展开了（怎么 样，大一噩梦的感觉找回来一点没有？)。只要实根为负，那微分方程就是稳定 的，因为负的指数项最终向零收敛，复根到底多少就无所谓了，对稳定性没有影 响。但是，这么求解分析起来还是不容易，还是超不出“具体情况具体分析”，难 以得出一般的结论。 法国人以好色、好吃出名，但是他们食色性也之后，还不老实，其中一个 叫拉普拉斯的家伙，捣鼓出什么拉普拉斯变换，把常微分方程变成s的多项式。 然后那帮电工的家伙们，喜欢自虐，往s里塞jo,就是那个复频率，整出一个变 态的频率分析，用来分析系统的稳定性。不过说变态，也不完全公平，在没有计 算机的年代，各种图表是最有效的分析方法，还美其名曰“几何分析”。频率分析 也不例外。美国佬Evans搞出一个根轨迹(root locus),思路倒是满有意思的。 他用增益作自变量，将系统的根（不管实的虚的）在复平面上画出轨迹来，要是 轨迹在左半平面打转转，那就是实根为负，就是稳定的。再深究下去，系统响应 的临界频率之类也可以计算出来。最大的好处是，对于常见的系统，可以给出一 套作图规则来，熟练的大牛、小牛、公牛、母牛们，眼睛一瞄，随手就可以画出 根轨迹来，然后就可以告诉你，增益变化多多少，系统开始振荡，再增加多少， 系统会不稳定，云云。 根轨迹还是比较客气的，还有更变态的奈奎斯特、伯德和尼科尔斯法，想想 脑子都大。都是叫那帮电工分子害的。时至今日，计算机分析已经很普及了，但 是古典的图示分析还是有经久不衰的魅力，就是因为图示分析不光告诉你系统是 稳定还是不稳定，以及其他一些动态响应的参数，图示分析还可以定性地告诉你 增益变化甚至系统参数变化引起的闭环性能变化。咦，刚才还不是在说人家变态 吗？呃，变态也有变态的魅力不是？哈哈。 (七)一些“变态”的PID理论 以频率分析（也称频域分析）为特色的控制理论称为经典控制理论。经典控 制理论可以把系统的稳定性分析得天花乱坠，但有两个前提：一、要已知被控对
很狭窄的一支：单变量线性常微分方程。要是还记得大一高数，一定还记得线形 常微的解，除了分离变量法什么的，如果自变量时间用 t 表示的话，最常用的求 解还是把 exp(λt)代入微分方程，然后解已经变成 λ 的代数方程的特征方程，解出 来的解可以是实数，也可以是复数，是复数的话，就要用三角函数展开了（怎么 样，大一噩梦的感觉找回来一点没有？）。只要实根为负，那微分方程就是稳定 的，因为负的指数项最终向零收敛，复根到底多少就无所谓了，对稳定性没有影 响。但是，这么求解分析起来还是不容易，还是超不出“具体情况具体分析”，难 以得出一般的结论。 法国人以好色、好吃出名，但是他们食色性也之后，还不老实，其中一个 叫拉普拉斯的家伙，捣鼓出什么拉普拉斯变换，把常微分方程变成 s 的多项式。 然后那帮电工的家伙们，喜欢自虐，往 s 里塞 jω，就是那个复频率，整出一个变 态的频率分析，用来分析系统的稳定性。不过说变态，也不完全公平，在没有计 算机的年代，各种图表是最有效的分析方法，还美其名曰“几何分析”。频率分析 也不例外。美国佬 Evans 搞出一个根轨迹（root locus），思路倒是满有意思的。 他用增益作自变量，将系统的根（不管实的虚的）在复平面上画出轨迹来，要是 轨迹在左半平面打转转，那就是实根为负，就是稳定的。再深究下去，系统响应 的临界频率之类也可以计算出来。最大的好处是，对于常见的系统，可以给出一 套作图规则来，熟练的大牛、小牛、公牛、母牛们，眼睛一瞄，随手就可以画出 根轨迹来，然后就可以告诉你，增益变化多多少，系统开始振荡，再增加多少， 系统会不稳定，云云。 根轨迹还是比较客气的，还有更变态的奈奎斯特、伯德和尼科尔斯法，想想 脑子都大。都是叫那帮电工分子害的。时至今日，计算机分析已经很普及了，但 是古典的图示分析还是有经久不衰的魅力，就是因为图示分析不光告诉你系统是 稳定还是不稳定，以及其他一些动态响应的参数，图示分析还可以定性地告诉你 增益变化甚至系统参数变化引起的闭环性能变化。咦，刚才还不是在说人家变态 吗？呃，变态也有变态的魅力不是？哈哈。 （七）一些“变态”的 PID 理论 以频率分析（也称频域分析）为特色的控制理论称为经典控制理论。经典控 制理论可以把系统的稳定性分析得天花乱坠，但有两个前提：一、要已知被控对
象的数学模型，这在实际中不容易得到：二、被控对象的数学模型不会改变或漂 移，这在实际中更难做到。对简单过程建立微分方程是可能的，但简单过程的控 制不麻烦，经验法参数整定就搞定了，不需要费那个麻烦，而真正需要理论计算 帮忙的回路，建立模型太困难，或者模型本身的不确定性很高，使得理论分析失 去意义。经典控制理论在机械、航空、电机中还是有成功的应用，毕竟从F=ma 处罚，可以建立“所有”的机械系统的动力学模型，铁疙瘩的重量又不会莫名其妙 地改变，主要环境参数都可以测量，但是经典控制理论至少在化工控制中实用成 功的例子实在是凤毛麟角，给你一个50块塔板的精馏塔，一个气相进料，一个 液相进料，塔顶、塔底出料加一个侧线出料，塔顶风冷冷凝器，塔底再沸器加一 个中间再沸器，你就慢慢建模去吧，等九牛二虎把模型建立起来了，风冷冷凝器 受风霜雨雪的影响，再沸器的高压蒸汽的压力受友邻装置的影响，气相进料的温 度和饱和度受上游装置的影响而改变，液相进料的混合组分受上游装置的影响而 改变，但组分无法及时测量（在线气相色谱分析结果要45分钟才能出来），动 态特性全变了。 老家伙歌德两百年前就说了，理论是灰色的，生命之树常青。我们知道马鹿喜欢 金光的或者银光的，至少也要红的，不过只好将就啦，青绿地干活。在实用中， PD有很多表兄弟，帮着大表哥一块打天下。 比例控制的特点是：偏差大，控制作用就大。但在实际中有时还嫌不够，最好偏 差大的时候，比例增益也大，进一步加强对大偏差的矫正作用，及早把系统拉回 到设定值附近；偏差小的时候，当然就不用那么急吼吼，慢慢来就行，所以增益 小一点，加强稳定性。这就是双增益PD(也叫双模式PID)的起源。 想想也对，高射炮瞄准敌机是一个控制问题。如果炮管还指向离目标很远的 角度，那应该先尽快地把炮管转到目标角度附近，动作猛一点才好：但炮管指向 已经目标很近了，就要再慢慢地精细瞄准。工业上也有很多类似的问题。双增益 PID的一个特例是死区PID(PID with dead band),小偏差时的增益为零，也就 是说，测量值和设定值相差不大的时候，就随他去，不用控制。这在大型缓冲容 器的液位控制里用得很多。本来缓冲容器就是缓冲流量变化的，液位到底控制在
象的数学模型，这在实际中不容易得到；二、被控对象的数学模型不会改变或漂 移，这在实际中更难做到。对简单过程建立微分方程是可能的，但简单过程的控 制不麻烦，经验法参数整定就搞定了，不需要费那个麻烦，而真正需要理论计算 帮忙的回路，建立模型太困难，或者模型本身的不确定性很高，使得理论分析失 去意义。经典控制理论在机械、航空、电机中还是有成功的应用，毕竟从 F=ma 处罚，可以建立“所有”的机械系统的动力学模型，铁疙瘩的重量又不会莫名其妙 地改变，主要环境参数都可以测量，但是经典控制理论至少在化工控制中实用成 功的例子实在是凤毛麟角，给你一个 50 块塔板的精馏塔，一个气相进料，一个 液相进料，塔顶、塔底出料加一个侧线出料，塔顶风冷冷凝器，塔底再沸器加一 个中间再沸器，你就慢慢建模去吧，等九牛二虎把模型建立起来了，风冷冷凝器 受风霜雨雪的影响，再沸器的高压蒸汽的压力受友邻装置的影响，气相进料的温 度和饱和度受上游装置的影响而改变，液相进料的混合组分受上游装置的影响而 改变，但组分无法及时测量（在线气相色谱分析结果要 45 分钟才能出来），动 态特性全变了。 老家伙歌德两百年前就说了，理论是灰色的，生命之树常青。我们知道马鹿喜欢 金光的或者银光的，至少也要红的，不过只好将就啦，青绿地干活。在实用中， PID 有很多表兄弟，帮着大表哥一块打天下。 比例控制的特点是：偏差大，控制作用就大。但在实际中有时还嫌不够，最好偏 差大的时候，比例增益也大，进一步加强对大偏差的矫正作用，及早把系统拉回 到设定值附近；偏差小的时候，当然就不用那么急吼吼，慢慢来就行，所以增益 小一点，加强稳定性。这就是双增益 PID（也叫双模式 PID）的起源。 想想也对，高射炮瞄准敌机是一个控制问题。如果炮管还指向离目标很远的 角度，那应该先尽快地把炮管转到目标角度附近，动作猛一点才好；但炮管指向 已经目标很近了，就要再慢慢地精细瞄准。工业上也有很多类似的问题。双增益 PID 的一个特例是死区 PID（PID with dead band），小偏差时的增益为零，也就 是说，测量值和设定值相差不大的时候，就随他去，不用控制。这在大型缓冲容 器的液位控制里用得很多。本来缓冲容器就是缓冲流量变化的，液位到底控制在