自动控制系统设计通常包括以下四个主要流程：
1. 明确控制目标与需求
定义控制任务
首先要清楚系统需要完成什么样的控制任务。例如，在工业生产中，是需要控制温度、压力、流量等物理量保持在某个设定值，还是需要实现某种特定的运动控制（如机器人手臂的精确运动轨迹控制）。以一个恒温水箱控制系统为例，控制任务就是使水箱内的水温始终保持在用户设定的温度值。
确定控制精度要求，即系统输出量与期望值之间的偏差范围。例如，对于高精度的温度控制系统，可能要求温度偏差在 ±0.1℃以内；而对于一般的环境温度控制系统，偏差范围可能放宽到 ±1℃。
确定被控对象特性
被控对象是控制系统中需要被控制的部分。需要了解被控对象的物理特性、动态特性等。例如，对于一个电机转速控制系统，被控对象是电机，需要知道电机的惯性、负载特性（如是否带负载、负载的大小变化情况）、转速与输入电压（或电流）之间的关系等。
分析被控对象的数学模型。可以通过实验建模（如阶跃响应法）、机理建模（根据物理定律推导）等方法来建立模型。例如，对于一个简单的水箱液位控制系统，其数学模型可以通过物料平衡原理来建立，即输入流量减去输出流量等于水箱液位的变化率乘以水箱截面积。
考虑外部干扰因素
识别可能影响系统正常运行的外部干扰。例如，在一个室内温度控制系统中，外部干扰可能包括室内外温差、人员活动产生的热量、阳光照射等。这些干扰因素会导致系统输出偏离期望值。
分析干扰的性质（如是恒定干扰还是随机干扰）和大小，以便在后续的设计中采取相应的措施来抑制干扰的影响。
2. 选择合适的控制器
确定控制器类型
常见的控制器类型有比例 - 积分 - 微分（PID）控制器、模糊控制器、自适应控制器等。PID控制器是最常用的控制器，它通过比例、积分和微分三个环节来调节控制量。例如，在一个简单的温度控制系统中，如果被控对象的动态特性比较稳定，且对控制精度要求不是特别高，PID控制器通常是一个很好的选择。
对于复杂的系统，如被控对象的模型不确定或者存在非线性特性，可能需要选择模糊控制器或自适应控制器。模糊控制器可以根据模糊规则来处理系统的不确定性，自适应控制器则可以根据系统的动态特性变化自动调整控制器参数。
控制器参数整定
对于PID控制器，需要整定比例系数（Kp）、积分时间常数（Ti）和微分时间常数（Td）。常用的参数整定方法有经验法、临界比例度法、衰减曲线法等。例如，临界比例度法是通过逐渐增大比例系数，使系统产生等幅振荡，然后根据等幅振荡的周期和振幅来计算合适的PID参数。
对于其他类型的控制器，也需要根据其特性来调整相应的参数。例如，在模糊控制器中，需要调整模糊规则库和模糊推理机制中的参数，以使控制器能够更好地适应系统的控制需求。
3. 系统建模与仿真
建立系统模型
在明确被控对象和控制器之后，需要将整个控制系统（包括被控对象、控制器、传感器、执行器等）建立一个完整的数学模型。这个模型可以是线性的，也可以是非线性的，取决于系统的实际特性。例如，在一个简单的直流电机调速系统中，可以建立一个线性模型来描述电机的转速与输入电压之间的关系，同时考虑电机的惯性和负载特性。
系统模型可以采用状态空间模型、传递函数模型等形式。状态空间模型能够更全面地描述系统的动态特性，适用于多输入多输出系统；传递函数模型则在单输入单输出系统中应用较为广泛，形式简单，便于分析系统的频率特性和稳定性。
仿真验证
利用计算机仿真软件（如MATLAB/Simulink、LabVIEW等）对建立的系统模型进行仿真。通过仿真可以观察系统在不同输入信号（如阶跃信号、正弦信号等）下的响应情况。例如，在一个温度控制系统仿真中，可以输入一个温度设定值的阶跃信号，观察系统输出温度的变化曲线，检查是否存在超调、振荡、稳态误差等问题。
根据仿真结果对控制器参数进行调整。如果发现系统响应过慢，可以适当增大比例系数；如果系统存在振荡，可以减小比例系数或增加积分时间常数等。通过多次仿真和参数调整，使系统性能达到预期要求。
4. 系统实施与调试
硬件搭建
按照控制系统的设计要求搭建硬件系统。这包括选择合适的传感器来测量被控量（如温度传感器、压力传感器等），选择合适的执行器（如电机、电磁阀等）来对被控对象进行控制，以及安装控制器（如PLC、单片机、工控机等）。
确保硬件设备之间的连接正确，包括电气连接和信号连接。例如，在一个自动化生产线控制系统中，要保证传感器的信号能够准确地传输到控制器，控制器的控制信号能够可靠地驱动执行器。
软件编程与调试
编写控制器的控制程序。根据控制器类型和控制算法，将控制逻辑实现为软件代码。例如，在一个基于PLC的控制系统中，需要使用PLC编程软件（如西门子的STEP 7等）编写梯形图程序或功能块图程序，实现PID控制算法或其他控制算法。
对整个控制系统进行调试。在实际运行中观察系统的工作情况，检查是否存在硬件故障（如传感器损坏、执行器卡死等）和软件错误（如程序逻辑错误、参数设置错误等）。例如，在一个机械加工设备的自动化控制系统调试过程中，要检查刀具的运动是否准确，加工参数是否符合要求，同时观察系统的稳定性、响应速度等性能指标是否达到设计要求。