实际生产工艺的特性是非常复杂的，为了建立被控对象的数学模型，有时需要做一些合理的假设，并在此假设条件下.得到被控对象的数学模型.作为被控对象的数学模型，要求准确可靠，而且简单实用.如果数学模型过于复杂，需要计算的模型参数必然很多。在计算过程中.由于近似处理和误差积累，可能使所得到的参数精度以及数学模型的准确性得不到保证;而且在进行前馈控制、解锅控制等控制时，控制规律和控制算法会比较复杂.因而难以实现.
在线运用的数学模型还有一个实时性的要求，它与准确性要求往往是矛盾的.如果数学模型过于复杂，控制系统进行在线参数整定与系统优化的计算量就很大。为了保证实时性，必须配备相应的高速在线运算设备，因此增加了控制系统的复杂性和成本.
闭环控制本身具有一定的鲁棒性，因为模型的误差可以视为干扰。而闭环控制在某种程度上具有自动消除干扰的能力。所以.用于控制的数学模型一般并不要求非常准确。
在过程控制中实际应用的数学模型(传递函数)的阶次一般不高于三阶，通常采用的是带有纯滞后的一阶惯性环节和带有纯滞后的二阶振荡环节的形式，其中最常用的是带有纯滞后环节的一阶惯性环节形式.
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