2004年1月初，美国宇航局发射的星际探测器“勇气”号和“机遇”号两个火星车经过半年多的漫长旅行抵达距地球近地点约7000万公里的火星，并完全依靠自主控制成功登陆火星。人们对“勇气”号和“机遇”号的飞行过程控制和登陆过程控制的自动化程度惊叹不已，为过程自动化技术应用竖立了新的里程碑。由此可见，过程自动化技术不仅与我们日常生活息息相关，而且对于人类的空间探索也起着重大作用。本文回顾过程自动化的发展历程并论述其趋势。
何谓过程自动化？在《火力发电厂热工自动化术语》DL/T701-1999标准中将过程自动化简洁定义为：采用检测与控制系统对生产过程进行生产作业，以代替人工直接操作的措施。
过程自动化同其他领域的自动化技术一样，其硬件也主要是由检测传感器及仪表(包括显示仪表)、调节控制装置或系统、执行器(包括执行机构和调节机构两部分)3大部分构成。但值得说明的是过程自动化通常应用于环境较为恶劣、危险的工厂场合，一般生产中断会造成较大损失，因而对抗干扰、可靠性和可利用率等指标有着较高要求，这一点明显有别于楼宇自动化等系统。
检测传感器及仪表、执行器是过程自动化的基础，前者发展已经历了机械式、电子式、微处理器等层次。随着微电子、微机械、智能和集成等先进技术的迅猛发展，以及新材料和新工艺的发现和采用，目前检测传感器与仪表正向着微型化、数字化、智能化、网络化和虚拟化等方向进一步发展。如德国Endress+Hauser公司推出的陶瓷电容式压力传感器，是一种无中介液的干式压力传感器，测量范围可为0～60MPa，其技术性能稳定，年漂移量小于0.1% F.S，抗过载强，可达量程的数百倍。
如果把传感器及仪表比喻成人的感觉器官的话，那么执行器在过程自动控制系统中的作用就相当于人的四肢，它接受调节控制装置或系统的控制信号，改变操纵变量，使生产过程按预定要求正常运行。随着自动化、电子和计算机技术的发展，现在执行机构也在向智能化方向发展，越来越多的执行机构已经带有通信和智能控制功能，如Emerson和Smar等公司均推出了智能阀门定位器，内装有高集成度的微处理器，采用数字平衡原理代替传统力平衡原理，将电控制信号转换成气动定位增量来实现阀位控制，具备对死区、正反作用、行程范围等的组态功能，可实现分程控制、等百分比、快开特性等修正功能，具有自校正、自诊断等智能特点。
调节控制装置或系统是过程自动化的中枢，其发展从较早的基地式调节器(变送、指示、调节一体化的仪表)开始，经历了气动、电动单元组合仪表到计算机直接数字控制系统(DDC)，直到今日得到广泛应用的分散控制系统(DCS)和可编程控制器(PLC)。DCS经历了初创(1975～1980年)、成熟(1980～1985年)、扩展(1985年以后)几个发展时期，在系统的可靠性及可维护性、控制功能算法的丰富性及完善性、信息处理的能力及速度、组态软件的便捷性及友好性、系统联网能力和开放性等方面得到迅速发展，取得了令人瞩目的成就，已成为过程自动化控制系统的主流。PLC以其结构紧凑、功能简洁、速度快、可靠性高、价格低等优点，也迅速获得广泛应用，已成为与DCS并驾齐驱的另一种主流工业控制系统。目前以PLC为基础的DCS发展很快，PLC与DCS相互渗透、相互融合、相互竞争，已成为当前工业控制系统的发展趋势。由于计算机可靠性和性能价格比的进一步提高，以及在开放性和集成性、软件与硬件的产品和技术支持率、市场占有率等方面无以伦比的优势，近年来以个人计算机(PC)为基础的工业PC控制系统呈现良好的发展态势。另外，后起的现场总线控制系统(FCS)也以其优良的互操作性和功能分散性、更强大的系统功能(如单一仪表或设备可提供多变量I/O能力、网络化的设备管理、更宽的诊断范围、丰富的状态信息等)、安装及组态的简易性、更高的测量和控制精确度、较低的工程及运行维护成本和规模灵活性等诸多特点逐渐显示出其强大生命力。
近年来，国外一些大公司正在推出更大规模、更高层次的全面自动化体系结构(如艾默生过程管理的PlantWeb、Honeywell的TotalPlant、Siemens的TIA)，有人统称之为过程自动化解决方案(Process Automation Solutions, PAS)。这些系统不再仅仅是单纯的自动化硬件和软件(系统软件、中间件及各种应用软件)的集成，还包含有各种服务，乃至从现场到企业的信息系统集成。总之，控制系统正向着网络化、智能化、集成化、分布化、信息化和开放化方向进一步发展。
控制方法及策略是过程自动化的灵魂。20世纪末以来，自动控制理论和方法的主要发展方向是人工智能技术的应用。过程自动化控制方法已从传统经典控制(包括PID控制、比值控制、串级控制、前馈控制等)发展到了最优控制、自适应与自整定控制、自学习控制、非线性控制、多级递阶智能控制、专家控制、模糊逻辑控制、神经网络控制、仿人智能控制、基于模式识别的智能控制、多模变结构智能控制、混沌控制、鲁棒控制及基于可拓逻辑的智能控制、H∞控制和μ综合等。例如，大型发电机组作为过程控制对象十分复杂，发电过程存在着大延迟、强耦合、本质非线性和大量的未知干扰，使得锅炉燃烧过程控制、磨煤机控制、大范围变工况时的过热汽温及再热汽温的控制等等，用传统控制策略难于解决，因而国内外对发电过程控制策略进行了深入研究，目前许多先进控制理论和方法已逐渐开始在过程控制中应用。如ABB和SULZER公司建立了带状态观察器的SCO数学模型用于对主蒸汽和再热蒸汽的温度控制；西门子公司建立了凝结水节流的COT(controlled Condensate Throttling)数学模型、采用模糊算法的NUC(New coordinated Unit Control)等，针对不同发电机组、不同运行工况研究出各种优化控制方案，业已在国内发电厂的应用中取得明显的效果。又如德国KruppHoesch钢铁公司的Westfaien钢厂应用神经网络改进数学模型取得显著的经济效益，所制造的产品尺寸偏差减少12%。此外，许多自动化产品供应商也相继推出了商业化的智能控制器，如CyboSoft推出的无模型自适应(MFA)控制器Cybocon和Cybocon CE，针对不同过程可采用相应的算法(标准法、反时滞算法、非线性MFA算法、鲁棒MFA算法)等，可在相当程度上改进过程控制的效果。在经济全球化进程中，市场竞争会进一步加剧，先进控制策略将会得到更加广泛的应用。从控制目标出发，综合运用各种控制方法是构成先进控制系统的有效途径。
综上所述，过程自动化技术发展的主流趋势是：检测控制智能化、测量信息数字化、控制管理集成化。新型的过程自动化控制系统应当为提高企业的市场竞争力，创造良好的社会和经济效益而不断提高性能。
