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系统的输出 ''y(t)''通过传感器测量''F''反馈给参考值''r(t)''进行比较。然后，控制器''C''利用参考和输出之间的误差''e'' (差)来改变输入''u''到控制 ''P''下的系统。 如图所示。这种控制器是一种闭环控制器或反馈控制器。

系统的输出 ''y(t)''通过传感器测量''F''反馈给参考值''r(t)''进行比较。然后，控制器''C''利用参考和输出之间的误差''e'' (差)来改变输入''u''到控制 ''P''下的系统。 如图所示。这种控制器是一种闭环控制器或反馈控制器。

[[File:simple feedback control loop2.svg|center|A simple feedback control loop]]

[[File:simple feedback control loop2.svg|center|一个简单的闭环回路框图]]

这被称为单输入单输出 SISO 控制系统; 另一种常见的控制系统为 MIMO 即多输入多输出系统，具有多个输入/输出。在这种情况下，变量通过向量表示，而不是简单的标量值。对于一些分布参数系统，向量可能是无限维的(典型的函数)。

这被称为单输入单输出 SISO 控制系统; 另一种常见的控制系统为 MIMO 即多输入多输出系统，具有多个输入/输出。在这种情况下，变量通过向量表示，而不是简单的标量值。对于一些分布参数系统，向量可能是无限维的(典型的函数)。

如果我们假设控制器 ''C''、被控对象''P''和传感器  ''F''是[[线性时不变]] LMI 的(即，它们的传递函数 ''C(s)''、''P(s)''和 ''F(s)'' 的元素不依赖于时间) ，那么上述系统可以用拉普拉斯 Laplace 变换来分析。这就产生了以下关系:

如果我们假设控制器 ''C''、被控对象''P''和传感器  ''F''是[[线性时不变]] LMI 的(即，它们的传递函数 ''C(s)''、''P(s)''和 ''F(s)'' 的元素不依赖于时间) ，那么上述系统可以用拉普拉斯 Laplace 变换来分析。这就产生了以下关系:

: <math>Y(s) = P(s) U(s)</math>

: <math>Y(s) = P(s) U(s)</math>