Всем здравствуйте! Я электронщик и на работе, бывает, использую ПИД регулятор, и как-то давно в очередной раз бродя по Википедии узнал, что есть целая область изучающая мат.модели регулирования и автоматического управления, называемая ТАУ. Сейчас у меня есть желание отказаться от итеративных эмпирических методов настройки ПИДа, так как я хочу познать суть того что там делается, плюс иногда прогонные испытания могут дорого обходиться. Итак, я подошел к тому, что в случае процесса, которым должен управлять человек, нам нужно добиться того, чтобы передаточная характеристика ПИДа умножаясь на передаточную характеристику объекта управления должна в итоге дать функцию по возможности максимально приближенную к единице в требуемом по условиям диапазоне частот, амплитуд и фаз, лучше конечно, в даже чуть более широком, но это уж как получится. Чтобы человек в итоге воспринял это как "чем больше жму, тем больше делается", что есть пропорциональное звено. То есть, как я понял, в контексте использования человеком нам ПИД нужен просто для того, чтобы скорректировать имеющуюся передаточную характеристику в сторону обычного пропорционального звена, хотя бы и приближенно. Получается, мы можем составить уравнение и приближенно (но аналитически) решить его относительно коэффициентов ПИДа, минимизируя разницу между получаемой зависимостью и единичной зависимостью. Я прав?
Положим, что у нас есть объект управления с ПХ

, ПИД регулятор с ПХ

и датчик обратной связи с ПХ

, изображения сигнала уставки и реакции, соответственно,

и

. И они соединены в САУ с ООС:

И вот, подставляя те ПХ в уравнение ПХ системы с ООС, получаем:

Выведя оттуда

(так как именно его, ПИДа, ПХ нам неизвестна и ее нужно получить), имеем:

, при этом Y и R исчезли, так как по условию нам нужно получить на выходе то же что и на входе, поэтому принимаем их равными друг другу и сокращаем.
Все ли здесь верно?