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由于采用一种控制方式满足一种性能要求，因此，大量的仿真实验以及现场实际运用均证明，智能PIP控制是一种能获得优良控制品质的实用的控制方法。
1 仿人智能控制器的框架结构
控制理论是描述系统运动规律的理论，研究控制理论的最终目的是学会设计（控制）系统。从人工智能问题求解的观点来看，控制系统的设计实质上就是控制器对控制问题的求解，也可以说成是偏差输入e（t）到控制作用的动态数学映射：
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对系统进行分析，其实质是对系统的动态性能进行研究并给出评价，最直观的依据是控制系统的时间响应，它由暂态响应与稳态响应两大部分组成。暂态响应与稳态响应是两种性质要求均不相同的响应，它们之间并不存在必然的联系。而传统控制，对其系统暂态响应与暂态响应均采用同一模式、固定结构实施控制，作者认为是宏观决策的一大失误。深入剖析人的宏观控制行为，不难得出对暂态响应的要求是快速、平稳，稳态响应的要求是稳态（内部）稳定及稳态准确（无差），同时要求两者都具有较强的对付系统不确定性的能力。欲达此目的，在设计智能PIP控制时有如下几个概念性问题有别传统控制的设计：
①暂态响应的平稳性与稳态响应的稳定性必须区分开来。前者可用控制作用来实现，例如利用反向控制的强制作用使暂态响应平稳，它的优点是不会削弱暂态响应的快速性；后者是控制系统的内部稳定性问题，解决它的最佳方法是反馈镇定，即增加系统阻尼使系统镇定。而增加阻尼必然减缓系统的响应速度，但是当系统响应进入“规定”的稳态后，响应速度的快慢已无关紧要，重要的是控制器的输出u（t）不要作不应该发生的频繁变化。
②采用开环（或类似于开环）控制的主动性实现暂态响应的快速性。由于避开了闭环稳定性问题，可大胆地采用最大控制强度（作用）使系统响应加速。对于无纯滞后和无滞环的n阶系统，控制强度的约束取决于系统的最大能量M；对于具有纯滞后τ的系统，控制强度的约束取决于最大能量M与其作用的最小宽度τ之乘积，利用开环控制的主动性可按模式切换的最小宽度τ设计控制策略。
③暂态响应的快速性与平稳性，分别用开环控制的主动性与反向控制的强制性两种不同的控制模式来实现。衡量暂态响应的性能指标是快速且无（或很小）超调，用一种控制模式完成一种性能指标是前面两个概念的物理本质。
④稳态稳定和稳态无差，也是两个不同的性能指标。利用两种控制模式同时作用：一是实现系统内部稳定的反馈控制；二是实现稳态无差的“激励性”。所谓激励性是指系统响应进入规定的稳态之后，其控制作用u（t）是以系统激励的形式出现在控制器的输出端，它不会影响系统的内部稳定性。另一方面，当加入的激励作用不能实现稳态无差时，应具有通过反馈的监控，使系统再次进行暂态过程，对误差再进行在线学习，直到满足稳态无差的要求。
2 智能PIP控制器
比例作用——线性放大作用，类似于人脑的想象功能，具有一定程度控制的主动性，但缺乏想象力具有的非线性和时变性；积分作用——对误差信号的记忆和积累功能，具有激励性，缺乏智能性；微分作用——类似于人的预见性，具有一定程度的强制性，但缺乏远见卓识。更为严重的是三种不同的控制作用之间存在着严重的相互制约和相互抵消。以开车为例，加速时只踏油门不踩刹车，制动时关闭油门再踩刹车，决不会在加大油门的同时踩住刹车，反之亦然。如果将常规PID控制比喻为开车，它是否同时“踏踩油门与刹车”呢?答案已由式（2）提供，勿容多议。
所谓智能PIP控制，不仅要充分、灵活地运用（正）比例（P＋）控制作用的主动性、负比例（P－）控制作用的强制性、积分控制（I）的积累功能，同时还要避免积分控制的滞后作用，因此智能PIP控制中的积分作用实质上是伪积分作用（pseudo-integral action），如图2所示。而且，还要使P＋，P－，I三种控制作用彻底的“分离”——独立且互不干扰地发挥各自的功能，即当需要其中一种控制功能发挥作用时，另外两种功能应不起作用或不影响该控制作用的发挥，更不能产生相反的控制作用。只有如此，才能避免P＋，P－，I三种控制作用之间的相互抵消和削弱，使之能在系统响应过程之中需要发挥作用的特定时间区域之内充分施展各自的能力，能否满足此条件是智能PIP控制与常规PID控制的主要区别，P＋，P－，I三种控制作用既要求互不干扰又必须协同配合，这是因为控制系统的时间响应是一个整体，P＋，P－，I之间存在着密切的定性和定量关系，在选择这三种控制作用的参数（强度）及其发挥作用的时间区域时，必须充分考虑到客观存在于它们之间的这种定性与定量关系。因此，在智能PID控制中既重视知识模型，也重视数学模型，只强调两种模型中的任意一种都是片面的。专家的两大法宝，即推理与计算对控制系统的设计提供了有益的启示。
智能PIP控制的框架结构如图2所示，从图中可见，除增加了决策机构DE及其“虚拟采样开关”ZK之外，其余部分与常规PID的结构图非常相似。图中设置两个积分器完全是为了形象地说明问题，它的功能可用一个积分器完成，它既具有积分器对有用误差信号的记忆积累功能，又无积分作用的滞后特性，因此将它称之为“伪积分”。为了更清楚地说明“决策与控制”之间的知识表达关系上面规则中的符号与图2和图3中的相同，对照图2和图3可以清楚地了解其含义。
3 比较与仿真
为比较方便，与文献提出的控制方案相比较。如图4是一个具有良好搅拌的中和池为被控对象的pH控制系统，相应的仿真结构框图如图5所示。其中被控对象包括中和池、pH传感器、执行器以及图1中的pH滴定曲线，d为负荷干扰。在仿真实验中，pH滴定曲线用图1中的三段折线近似。
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图4 pH控制系统示意图
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［例1］中和池输入／输出流量的变化，将会引起等效时间常数的变化。对于如图5所示的被控对象，为了检验PIP对时间常数变化的适应性，取k0＝1，T2＝0．5min，τ＝0．2min，分别取T1＝5，10，20min。其仿真结果分别如图6中的曲线2a、2b和2c所示，文献提出的控制方案如图6中的曲线1（T1＝5时）所示。曲线1的超调为：0．15pH，曲线2的最大超调为：0．05pH(相应于曲线2a）。
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［例2］当酸或碱的浓度发生变化或混入干扰元素时，pH的特性会发生改变，从而引起对象增益的变化。为检验PIP对增益变化的适应性，在T1＝20min，T2＝0．2min，τ＝0．2min，分别取k0＝1，2，5时，其仿真结果分别如图7中的曲线2a，2b和2c所示。文献提出的控制方案如图7中的曲线1（k0＝5时）所示，曲线1的超调为：0．75pH，曲线2的最大超调为：0．1pH（相应于曲线2a）。
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［例3］当纯滞后τ发生变化时，比较PIP和NPID的控制性能。取T1＝20min，T2＝1min，k0＝1时，τ从0．2min变为0．35min时，仿真结果如图8中的曲线2a（τ＝0．2）和曲线2b（τ＝0．35），曲线3为PIP系统的流量QB阶跃扰动信号，对扰动的最大偏差为0．15pH，调节时间为3．5min（相应于曲线2b）；而文献提供的NPID的仿真如图8中的曲线1已经发生了振荡。
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［例4］pH传感器的动态特性对系统质量的影响。当传感器的动态特性发生变化（等效于被控对象的小时间常数T2发生变化）时，比较PIP和NPID的控制性能。取T1＝10min，k0＝1，τ＝0．2min，T2从1变到2时，曲线3为PIP系统的流量QB阶跃扰动信号。仿真结果如图9中的曲线2a（T2＝1）和曲线2b（T2＝2），PIP仍能保持很好的控制性能。超调量为0，对扰动的最大偏差为0．1pH，调节时间为2．9min（相应于曲线2b）；而文献提供的NPID的仿真曲线已经发散。
4 结论
通过上述比较，对于pH这样难控的对象，（智能）PIP获得了比更满意的控制性能，而且PIP对过程参数的变化有很强的适应性，体现出了较强的鲁棒性。另外，PIP采用产生式系统，模块性强，结构简单，结构简单，实时性好，这给实际应用带来了很大的方便。