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第271行：
第271行： − 对于MIMO系统，可以使用开环系统的状态空间表示并通过计算分配给期望位置中的极点的反馈矩阵，以数学方式执行极点放置。在复杂的系统中，这可能需要计算机辅助的计算功能，并且不能始终确保鲁棒性。此外，所有的系统状态一般不能测量，因此观测器必须包括在极点配置设计中。+ − 机器人技术和航空航天工业等行业的流程通常具有强烈的非线性动力学。在控制理论中，有时可以将这类系统线性化并应用线性技术，但在许多情况下，有必要从头设计允许控制非线性系统的理论。这些控制方法，例如，反馈线性化控制、滑膜控制、轨迹线性化控制通常利用了基于李亚普诺夫理论的结果。微分几何已经被广泛地用作一种工具，将众所周知的线性控制概念推广到非线性情况，以及展示使它成为一个更具挑战性的问题的微妙之处。控制理论也被用来解释指导认知状态的神经机制<ref name=Shi_Gu_et_al>{{cite journal |author1 = Gu Shi|year = 2015 |title = Controllability of structural brain networks (Article Number 8414) |journal = Nature Communications |volume = 6 |quote = Here we use tools from control and network theories to offer a mechanistic explanation for how the brain moves between cognitive states drawn from the network organization of white matter microstructure. |lay-url = http://www.nature.com/ncomms/2015/151001/ncomms9414/full/ncomms9414.html |doi = 10.1038/ncomms9414|issue = 6 |display-authors=etal|arxiv = 1406.5197|bibcode = 2015NatCo...6E8414G |pmid = 26423222 |pmc = 4600713 |page = 8414}}</ref>。+ − + − 当系统由多个控制器控制时，问题是分散控制问题。地方分权在许多方面都很有帮助，例如，它帮助控制系统在更大的范围内运行。分散控制系统中的智能体可以利用通信信道进行交互并协调其行为。+ − 随机控制问题是一种状态变量的演变受到系统外部随机冲击的问题。确定性控制问题不受外部随机信号的影响。+
→系统分类
===[[线性系统控制]]===
===[[线性系统控制]]===
对于MIMO系统，我们可以使用开环系统的状态空间表示法，通过计算期望极点位置对应的反馈矩阵，在数学上设计极点的配置方案。在复杂的系统中，这可能需要计算机辅助计算，并且不一定能确保鲁棒性。此外，一般情况下不会测量所有的系统状态变量，因此观测器也必须包括在极点配置设计中。
===[[非线性系统控制]]===
===[[非线性系统控制]]===
机器人和航空航天等领域的过程通常具有强烈的非线性动力特性。在控制理论中，有时可以将这类系统线性化并应用线性分析策略，但在许多情况下，从头设计允许控制非线性系统的理论是有其必要的。这些控制方法，例如反馈线性化控制、反推控制、滑动模式控制、轨迹线性化控制通常利用了基于李亚普诺夫理论的结果。微分几何已经被广泛应用于将线性控制概念推广到非线性情况，以及展示那些使非线性问题更加复杂的细节层面的原因。控制理论也被用来解释决定认知状态的神经机制<ref name=Shi_Gu_et_al>{{cite journal |author1 = Gu Shi|year = 2015 |title = Controllability of structural brain networks (Article Number 8414) |journal = Nature Communications |volume = 6 |quote = Here we use tools from control and network theories to offer a mechanistic explanation for how the brain moves between cognitive states drawn from the network organization of white matter microstructure. |lay-url = http://www.nature.com/ncomms/2015/151001/ncomms9414/full/ncomms9414.html |doi = 10.1038/ncomms9414|issue = 6 |display-authors=etal|arxiv = 1406.5197|bibcode = 2015NatCo...6E8414G |pmid = 26423222 |pmc = 4600713 |page = 8414}}</ref>。
===分散式系统控制===
===分布式系统控制===
当系统由多个控制器控制时，问题就变成了分布式控制问题。去中心化在许多方面都很有帮助，例如，它可以使控制系统在更大的地理范围内运行。分布式控制系统中的智能体可以利用通信信道进行交互并协调其行为。
===确定性和随机性系统控制===
===确定性和随机性系统控制===
随机控制问题研究的是状态变量的演变受到系统外部随机冲击的问题。确定性控制问题不受外部随机信号的影响。
==主要控制策略==
==主要控制策略==