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过程控制中应用最多的，也是最基本的控制系统如图2-1所示。
图2-1 典型过程控制系统
图中， Gc （ s ）是控制器的传递函数， Gv （ s ）是执行机构的传递函数， Gm （ s ）是测量变送器的传递函数， Gp （ s ）是被控对象的传递函数。控制器、执行机构、测量变送器都属于自动化仪表，他们都是围绕被控对象工作的，被控对象是控制系统的主体。因此，对被控对象的动态特性进行深入了解是过程控制的一个重要任务。只有深入了解被控对象的动态特性，了解它的内在规律，了解被控变量在各种扰动下变化的情况，才能根据生产工艺的要求，为控制系统制定一个合理的动态性能指标。性能指标确定后，设计出合理的控制方案，也离不开对被控动态特性的了解。不顾被控对象的特点，盲目进行设计，往往会导致设计的失败。尤其是在一些复杂控制方案的设计中，不清楚被控对象的特点根本就无法进行设计。有了正确的控制方案，控制系统中控制器、测量变送器、执行器等仪表的选择，必须以被控对象的特性为依据。在控制系统组成后，合适的控制参数的确定及控制系统的调整，也完全依赖于对被控对象动态特性的了解。由此可见，在控制工程中，了解被控对象是必须做好的一项工作。
过程控制的被控对象涉及的范围很广。被控对象不一定是指一个具体的设备，不少情况下被控对象是指一个过程，有些过程可能涉及好几种设备，而在有些设备内部可能包括了几个过程。被控过程数学模型的建立在过程控制系统设计中的重要作用，归纳起来主要有以下几点：
全面、深入地掌握被控过程的数学模型是控制系统设计的基础。在确定控制方案时，被控变量及检测点的选择、控制（操作）变量的确定、控制规律的确定等都离不开被控过程的数学模型。
过程控制系统一旦投入运行后，如何整定调节器的参数，必须以被控过程的数学模型为重要依据。尤其是在对生产过程进行最优控制时，如果没有充分掌握被控过程的数学模型，就无法实现最优化设计。
在用计算机仿真或研究、开发新型控制策略时，其前提条件是必须知道被控过程的数学模型，如补偿控制、推理控制、最优控制、自适应控制等都是在已知被控过程数学模型的基础上进行的。
通过对生产工艺过程及相关设备数学模型的分析或仿真，可以事先确定或预测有关因素对整个被控过程特性的影响，从而为生产工艺及设备的设计与操作提供指导，以便提出正确的解决办法。
利用数学模型可以及时发现工业过程中控制系统的故障及其原因，并提供正确的解决途径。