现代控制理论----综述论文-2015
现代控制理论（浓缩版）
现代控制理论（浓缩版）绪论1．经典控制理论与现代控制理论的比较。
经典控制理论也称为古典控制理论，多半是用来解决单输入-单输出的问题，所涉及的系统大多是线性定常系统，非线性系统中的相平面法也只含两个变量。
经典控制理论是以传递函数为基础、在频率域对单输入单输出控制系统进行分析和设计的理论。
它明显具有依靠手工进行分析和综合的特点，这个特点是与20世纪40~50年代生产发展的状况，以及电子计算机的发展水平尚处于初级阶段密切相关的。
在对精度要求不高的场合是完全可用的。
最大成果之一就是PID 控制规律的产生，PID 控制原理简单，易于实现，具有一定的自适应性与鲁棒性，对于无时间延时的单回路控制系统很有效，在工业过程控制中仍被广泛采用。
现代控制理论主要用来解决多输入多输出系统的问题，系统可以是线性或非线性的、定常或时变的。
确认了控制系统的状态方程描述法的实用性，是与状态方程有关的控制理论。
现代控制理论基于时域内的状态空间分析法，着重实现系统最优控制的研究。
从数学角度而言，是把系统描述为四个具有适当阶次的矩阵，从而将控制系统的一些问题转化为数学问题，尤其是线性代数问题。
而且，现代控制理论是以庞得亚金的极大值原理、别尔曼的动态规划和卡尔曼的滤波理论为其发展里程碑，揭示了一些极为深刻的理论结果。
面对现代控制理论的快速发展及成就，人们对这种理论应用于工业过程寄于乐期望。
但现代控制在工业实践中遇到的理论、经济和技术上的一些困难。
所以说，现代控制理论还存在许多问题，并不是“完整无缺”，这是事物存在矛盾的客观反应，并将推动现代控制理论向更深、更广方向发展。
如大系统理论和智能控制理论的出现，使控制理论发展到一个新阶段。
2．控制一个动态系统的几个基本步骤有四个基本步骤：建模，基于物理规律建立数学模型；系统辨识，基于输入输出实测数据建立数学模型；信号处理，用滤波、预报、状态估计等方法处理输出；综合控制输入，用各种控制规律综合输入。
现代控制理论
求解包括三方面：
1. 系统建模 用数学模型描述系统 2. 系统分析 定性：稳定性、能控能观性
定量：时域指标、频域指标 3. 系统设计
控制器设计、满足给定要求 结构设计 参数设计
二、控制理论发展史（三个时期）
1．古典控制理论： （从30年代~50年代）
（1）建模，传递函数 （2）分析法(基于画图)，步骤特性，根轨迹，
描述建模，创造了许多经验模式。 分析法 状态空间 基于数字的精确分析。 几何法
（3）设计：带参数修正 1948年 美国数学家维纳《控制论》
2．现代控制理论：
（50年代末~70年代初）
现代控制理论是以状态空间法为基础，研究 MIMO，时变参数结构，非线性、高精度、高 性能控制系统的分析与设计的领域。
现代控制理论
Modern Control Theory
绪论
学习现代控制理论的意义： 1.是所学专业的理论基础 2.是研究生阶段提高理论水平的重要环节。 3. 是许多专业考博士的必考课。
一、控制的基本问题
控制问题：对于受控系统（广义系统）S， 寻求控制规律μ(t)，使得闭环系统满足给 定的性能指标要求。
现代
研究对象：单入单出（SIS0）系统，线性定常 工具：传递函数(结构图)，已有初始条件为零时才适用 试探法解决问题 ： PID串联、超前、滞后、反馈 研究对象：多入多出（MIMO）系统、
线性定常、非线性、时变、 工具：状态空间法、研究系统内部、
输入－状态（内部）－输出 改善系统的方法：状态反馈 、输出反馈
3.智能控制理论 （60年代末至今）
1970——1980 大系统理论 控制管理综合 1980——1990 智能控制理论 智能自动化 1990——21c 集成控制理论 网络控制自动化
现代控制理论介绍综述
现代控最优控制 3、估计理论 4、自适应理论 5、系统辨识
目前发展的方向：大系统理论、复杂系
统、人工智能、模糊控制等分支。
对现代控制理论做出杰出贡献的有： 贝尔曼Bellman——动态规划法 庞特里亚金Ponteryagin——极值原理（苏） 卡尔曼Kalman——能控性、能观测性、 Kalman滤波（美）
采用方法：是以频域中传递函数为基础的 外部描述方法。包括频域响应法、根轨迹 法、相平面法、描述函数法等。 主要研究：单输入(single-input)——单输 出(single-output)系统的分析与设计问题 (SIS0 system) 采用工具：奈氏曲线(Nyquist analysis)、 伯德图（Bode diagram）、尼氏图、根轨 迹(root locus)等
《现代控制工程》
值得注意的是：学习本课的目的不
仅在于学习一门新课，而要学习有关 分析方法，以达到用控制理论思想分 析及处理问题的目的。
●现代控制理论 (modern control theory)
采用方法：是以时域中（状态变量）描述 系统内部特征的状态空间方法为基础的内 部描述方法 。the concept of state and of state variable state-space form 主要研究：多输入——多输出系统 (multiple inputs and multiple outputs MIMO system)的分析与设计问题。 复杂 系统（complex system） 采用工具：更多地采用计算机软硬件。目 前世界上流行的MATLAB软件就是对系统 进行计算机辅助设计的有力工具。
本课介绍：现代控制理论基础 主要内容：多变量系统的分析方法与 设计（线性系统理论） 具体内容： 1、状态空间的表达式 2、能控性、能观测性 3、李亚谱诺夫稳定性方法 4、线性系统的综合（状态反馈、观 测器）
现代控制理论课程论文 浙江大学
现代控制理论课程论文现代控制理论综述姓名XXXX学号XXXX学院机械工程学院班级XXXXX专业机械设计及理论学位类型学术型2014年11月21日摘要本文对现代控制理论做了一次完整综述,主要讲了现代控制理论的起源、内容、发展及其特点。
本文简要说明了现代控制理论的主要内容，对系统的状态和状态方程、线性控制系统的能控性和能观性、系统的稳定性分析、线性定常系统的常规综合、最优控制做了简要概述。
最后介绍了一下现代控制技术在21世纪的发展趋势，主要包括信息技术与控制技术的结合、虚拟现实及计算机仿真技术、集成控制技术。
关键词：现代控制理论，综述，主要内容，发展趋势AbstractThis paper made a complete summary modern control theory, concerning the origin, content, development and characteristics of modern control theory. This paper made a brief description of the main elements of modern control theory, including the system's status and state equations, linear control system controllability and observability, the stability analysis, conventional integrated of linear time-invariant systems and optimal control. Finally we made a introduction about the trends of modern control theory in modern control technology of the 21st century, including the combination of information technology and control technology, virtual reality and computer simulation technology and integrated control technology.Key words: Modern control theory, summary, main content, development trend目录第一章绪论 (1)1.1现代控制理论的起源与发展 (1)1.2现代控制理论的特点及主要内容简介 (1)1.3现代控制理论的学习意义 (1)第二章现代控制理论的主要内容 (2)2.1系统的状态和状态方程 (2)2.2线性控制系统的能控性和能观性 (2)2.3系统的稳定性分析 (2)2.4线性定常系统的常规综合 (3)2.5最优控制 (4)第三章现代控制技术在21世纪的发展趋势 (5)3.1信息技术与控制技术的结合 (5)3.2虚拟现实及计算机仿真技术 (6)3.3集成控制技术 (6)第四章总结与展望 (7)参考文献 (8)第一章绪论1.1现代控制理论的起源与发展经典控制理论考虑的对象比较简单，对象为单输入单输出、线性、时不变系统；使用图形化方法，从而依赖于设计人员的经验；不能具有处理多目标，不能揭示系统的内部特性。
现代控制理论的论文
第一章经典控制理论和现代控制理论本学期学习了现代控制理论课程的主要内容，现代控制理论建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。
在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。
现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。
它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。
现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。
现代控制理论的名称是在1960年以后开始出现的，用以区别当时已经相当成熟并在后来被称为经典控制理论的那些方法。
现代控制理论已在航空航天技术、军事技术、通信系统、生产过程等方面得到广泛的应用。
现代控制理论的某些概念和方法，还被应用于人口控制、交通管理、生态系统、经济系统等的研究中。
以下是经典控制理论和现代控制理论的比较：1、经典控制理论：(1)理论基础：Evens的根轨迹，Nyquist稳定判据。
(2)研究对象：线性定常SISO系统分析与设计。
(3)分析问题：稳、准、快(4)采用方法：是以频率域中传递函数为基础的外部描述方法。
(5)数学描述：高阶微分方程、传递函数、频率特性;方块图、信号流图、频率特性曲线。
(6)研究方法：时域法、根轨迹法、频率法。
2、现代控制理论：(1)理论基础：李雅普诺夫稳定性理论，Bellman动态规划，Понтрягин极值原理，Kalman 滤波。
(2)研究对象：MIMO系统分析与设计（复杂系统：多变量、时变、非线性）(3)分析问题：稳、准、快(4)设计（综合）问题：1)采用方法：是以时域中（状态变量）描述系统内部特征的状态空间方法为基础的内部描述方法。
2)数学描述：状态方程及输出方程、传递函数阵、频率特性；状态图、信号流图、频率特性曲线。
3)研究方法：状态空间法（时域法）、频率法。
现代控制理论结课论文
现代控制理论方法综述研电1610 秦晓 1162201332摘要：本文将控制理论方法分为现代控制理论基础，线性最优控制，非线性最优控制三大部分，查阅文献，综述了每一部分中的经典控制方法，以及每种控制方法的优缺点和在工业中的应用，最后提出了目前在现代控制理论中依旧存在的问题。
1.引言电力系统是一个复杂的非线性动态大系统，对于这个规模庞大的系统，研究其运行的动态特性进而构建先进的安全控制系统是极富挑战性的课题。
同时，各种新技术的应用，一方面增强了系统的调控能力和经济效益，另一方面也极大的增加了电网控制的复杂性，对电力系统的安全稳定运行提出了更严格的要求。
因此，改善与提高我国电力系统的动态品质、安全稳定和经济性成为了电力工作者的首要任务。
提高电力系统稳定性的最经济和最有效的手段之一是采用先进的控制理论和方法。
在过去的时间里，电力工作者们为改进与发展电力系统控制技术进行了大量研究。
本文主要梳理总结电力系统在现代控制方面的研究成果，分析了电力系统控制技术的发展趋势，并总结了目前现代控制理论还需要解决的问题。
2.现代控制的基础现代控制理论的基础是经典控制理论，在20世纪20年代到50年代间，为了满足第二次世界大战前后军事技术和工业发展的需求，经典控制理论有了飞速的发展。
经典控制理论主要研究线性时不变、单输入单输出的控制问题。
在分析和设计大型反馈控制系统时，经典控制论主要采用频域法，其中以 Nyquist 判据、Bode 图和根轨迹法最为广泛[1~2]。
经典控制理论的设计目标是使闭环系统特征方程的特征根全部位于左半开平面上。
上述设计目标可以描述为一类无目标函数的优化问题，即约束满足问题。
由于使系统稳定的控制器解并不唯一，所以根据经典控制理论设计的PID 控制器往往带有较大的冗余性[3]。
也正是由于经典控制理论设计目标及方向简单明确，计算方便，特别适合需要依赖工程经验或现场测试进行控制器设计的系统，所以至今仍在工业中广泛应用。
2 控制理论综述
控制论之父—韦纳
1948年，美国科学家伊万斯(W. R. Evans)创立了根轨迹分
析法，为分析系统性能随系统参数变化的规律提供了有力 工具。 这段时间有多本关于经典控制的经典名著出版，包括 H. Bode的Network Analysis and Feedback Amplifier(1945)，钱 学森的《工程控制论》(Engineering Cybernetics) (1954)。
他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问 题，并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。
现代控制理论发展的主要标志性内容：
五十年代后期，贝尔曼（Bellman）等人提出了状态分 析法；并于1957年提出了寻求最优控制的动态规划方法。 1959年卡尔曼（Kalman）和布西创建了卡尔曼滤波 理论；1960年在控制系统的研究中成功地应用了状 态空间法，并提出了可控性和可观测性的新概念。 1961年庞特里亚金（俄国人）提出了极大值原理。
• ④极大验后估计——是使条件概率分布密度 达到极大的那个 x 值作为估值。需要知道条件概率分布密度。 • ⑤线性最小方差估计——为了进行最小方差估计和极大验后估计，需 要知道 p(x|z)；为了进行极大似然估计，需要知道p(z|x) 。如果知道观 测值和被估值的一、二阶矩，在这种情况下，为了得到有用的结果， 必须对估计量的函数形式加以限制。通常限定所求的估计量是观测值 的线性函数，以估计误差阵达到最小作为最优估计的准则，按照这种 方式求得的最优估计值称为线性最小方差估计。 • ⑥维纳滤波——是线性最小方差估计的一种，适用于对有用信号和干 扰信号都是零均值的平稳随机过程的处理。设计维纳滤波器时必须知 道有用信号和干扰信号的自功率谱和互功率谱。 • ⑦卡尔曼滤波——也是一种线性最小方差估计，其算法是递推的。它 不仅适用于平稳随机过程，同样适用于非平稳随机过程。
现代控制理论论文
李雅普诺夫稳定性理论李雅普诺夫稳定性理论是近代控制理论中一个重要的组成部分，它在近代控制理论中的最优控制，最优估计，滤波和自适应控制，神经网络等方面发挥了极其重要的作用。
在20世纪30到40年代，奈奎斯特、伯德、维纳等人的著作为自动控制理论的初步形成奠定了基础，经典控制理论以拉氏变换为数学工具，以单输入——单输出的线性定常系统为主要的研究对象。
将描述系统的微分方程或差分方程变换到复数域中，得到系统的传递函数，并以此作为基础在频率域中对系统进行分析和设计，确定控制器的结构和参数。
通常是采用反馈控制，构成所谓闭环控制系统。
经典控制理论具有明显的局限性，突出的是难以有效地应用于时变系统、多变量系统，也难以揭示系统更为深刻的特性。
当把这种理论推广到更为复杂的系统时，经典控制理论就显得无能为力了，即便对这些极简单的对象、对象描述及控制任务，理论上也尚不完整，从而促使现代控制理论的发展——对经典理的精确化、数学化及理论化。
俄国数学家和力学家李雅普诺夫在1892年所创立的用于分析系统稳定性的理论。
对于控制系统，稳定性是需要研究的一个基本问题。
在研究线性定常系统时，已有许多判据如代数稳定判据、奈奎斯特稳定判据等可用来判定系统的稳定性。
李雅普诺夫稳定性理论能同时适用于分析线性系统和非线性系统、定常系统和时变系统的稳定性，是更为一般的稳定性分析方法。
李雅普诺夫稳定性理论主要指李雅普诺夫第二方法，又称李雅普诺夫直接法。
李雅普诺夫第二方法可用于任意阶的系统，运用这一方法可以不必求解系统状态方程而直接判定稳定性。
对非线性系统和时变系统，状态方程的求解常常是很困难的，因此李雅普诺夫第二方法就显示出很大的优越性。
与第二方法相对应的是李雅普诺夫第一方法，又称李雅普诺夫间接法，它是通过研究非线性系统的线性化状态方程的特征值的分布来判定系统稳定性的。
第一方法的影响远不及第二方法。
在现代控制理论中，李雅普诺夫第二方法是研究稳定性的主要方法，既是研究控制系统理论问题的一种基本工具，又是分析具体控制系统稳定性的一种常用方法。
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2015级硕士期末论文《现代控制理论综述》课程现代控制理论姓名学号专业2016 年1 月 4 日经典控制理论与现代控制理论的差异现代控制理论是建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。
在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。
现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。
它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。
现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。
现代控制理论的名称是在1960年以后开始出现的，用以区别当时已经相当成熟并在后来被称为经典控制理论的那些方法。
现代控制理论已在航空航天技术、军事技术、通信系统、生产过程等方面得到广泛的应用。
现代控制理论的某些概念和方法，还被应用于人口控制、交通管理、生态系统、经济系统等的研究中。
现代控制理论是在20世纪50年代中期迅速兴起的空间技术的推动下发展起来的。
空间技术的发展迫切要求建立新的控制原理，以解决诸如把宇宙火箭和人造卫星用最少燃料或最短时间准确地发射到预定轨道一类的控制问题。
这类控制问题十分复杂，采用经典控制理论难以解决。
1958年，苏联科学家Л.С.庞特里亚金提出了名为极大值原理的综合控制系统的新方法。
在这之前，美国学者R.贝尔曼于1954年创立了动态规划，并在1956年应用于控制过程。
他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题，并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。
1960～1961年，美国学者R.E.卡尔曼和R.S.布什建立了卡尔曼-布什滤波理论，因而有可能有效地考虑控制问题中所存在的随机噪声的影响，把控制理论的研究范围扩大，包括了更为复杂的控制问题。
几乎在同一时期内，贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法系统地引入控制理论中。
状态空间法对揭示和认识控制系统的许多重要特性具有关键的作用。
其中能控性和能观测性尤为重要，成为控制理论两个最基本的概念。
到60年代初，一套以状态空间法、极大值原理、动态规划、卡尔曼-布什滤波为基础的分析和设计控制系统的新的原理和方法已经确立，这标志着现代控制理论的形成。
现代控制理论所包含的学科内容十分广泛，主要的方面有：线性系统理论、非线性系统理论、最优控制理论、随机控制理论和适应控制理论。
线性系统理论是现代控制理论中最为基本和比较成熟的一个分支，着重于研究线性系统中状态的控制和观测问题，其基本的分析和综合方法是状态空间法。
按所采用的数学工具，线性系统理论通常分成为三个学派：基于几何概念和方法的几何理论，代表人物是W.M.旺纳姆;基于抽象代数方法的代数理论，代表人物是R.E.卡尔曼；基于复变量方法的频域理论，代表人物是H.H.罗森布罗克。
非线性系统理论的分析和综合理论尚不完善。
研究领域主要还限于系统的运动稳定性、双线性系统的控制和观测问题、非线性反馈问题等。
更一般的非线性系统理论还有待建立。
从70年代中期以来，由微分几何理论得出的某些方法对分析某些类型的非线性系统提供了有力的理论工具。
最优控制理论是设计最优控制系统的理论基础，主要研究受控系统在指定性能指标实现最优时的控制规律及其综合方法。
在最优控制理论中，用于综合最优控制系统的主要方法有极大值原理和动态规划。
最优控制理论的研究范围正在不断扩大，诸如大系统的最优控制、分布参数系统的最优控制等。
随机控制理论的目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。
维纳滤波理论和卡尔曼-布什滤波理论是随机控制理论的基础之一。
随机控制理论的一个主要组成部分是随机最优控制，这类随机控制问题的求解有赖于动态规划的概念和方法。
适应控制理论系统是在模仿生物适应能力的思想基础上建立的一类可自动调整本身特性的控制系统。
适应控制系统的研究常可归结为如下的三个基本问题：①识别受控对象的动态特性；②在识别对象的基础上选择决策；③在决策的基础上做出反应或动作。
一、现代控制理论的发展1.智能控制(Intelligent Control)智能控制是人工智能和自动控制的结合物，是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器，实现其目标的自动控制。
智能控制的注意力并不放在对数学公式的表达、计算和处理上，而放在对任务和模型的描述，符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上。
智能控制用于生产过程，让计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验，建立起以知识为基础的广义模型，采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示和自学习、推理与决策等智能化技术，对外界环境和系统过程进行理解、判断、预测和规划，使被控对象按一定要求达到预定的目的。
2.非线性控制(Nonlinear Control)非线性控制是复杂控制理论中一个重要的基本问题，也是一个难点课题，它的发展几乎与线性系统平行。
非线性系统的发展，数学工具是一个相当困难的问题，泰勒级数展开对有些情况是不能适用的。
古典理论中的“相平面”法只适用于二阶系统，适用于含有一个非线性元件的高阶系统的“描述函数”法也是一种近似方法。
由于非线性系统的研究缺乏系统的、一般性的理论及方法，于是综合方法得到较大的发展3.自适应控制(Adaptive Control)自适应控制系统通过不断地测量系统的输入、状态、输出或性能参数，逐渐了解和掌握对象，然后根据所得的信息按一定的设计方法，作出决策去更新控制器的结构和参数以适应环境的变化，达到所要求的控制性能指标。
4.鲁棒控制(Robust Control)过程控制中面临的一个重要问题就是模型不确定性，鲁棒控制主要解决模型的不确定性问题，但在处理方法上与自适应控制有所不同。
自适应控制的基本思想是进行模型参数的辩识。
进而设计控制器。
控制器参数的调整依赖于模型参数的更新，不能预先把可能出现的不确定性考虑进去。
而鲁棒控制在设计控制器时尽量利用不确定性信息来设计一个控制器，使得不确定参数出现时仍能满足性能指标要求。
鲁棒控制认为系统的不确定性可用模型集来描述，系统的模型并不唯一，可以是模型集里的任一元素，但在所设计的控制器下，都能使模型集里的元素满足要求。
5.模糊控制(Fuzzy Control)模糊控制借助模糊数学模拟人的思维方法，将工艺操作人员的经验加以总结，运用语言变量和模糊逻辑理论进行推理和决策，对复杂对象进行控制。
模糊控制既不是指被控过程是模糊的，也不意味控制器是不确定的，它是表示知识和概念上的模糊性，它完成的工作是完全确定的。
1974年英国工程师E.H.Mamdam首次把Fuzzy集合理论用于锅炉和蒸气机的控制以来，开辟了Fuzzy控制的新领域，特别是对于大时滞、非线性等难以建立精确数学模型的复杂系统，通过计算机实现模糊控制往往能取得很好的结果。
模糊控制的特点是不需要精确的数学模型，鲁棒性强，控制效果好，容易克服非线性因素的影响，控制方法易于掌握。
最近有人提出神经——模糊Inter3融合控制模型，即把融合结构、融合算法及控制合为一体进行设计。
又有人提出利用同伦BP网络记忆模糊规则，以“联想方式”使用这些经验。
模糊控制有待进一步研究的问题:模糊控制系统的功能、稳定性、最优化问题的评价;非线性复杂系统的模糊建模，模糊规则的建立和模糊推理算法的研究;找出可遵循的一般设计原则。
6.神经网络控制(Neural Network Control)神经网络是由所谓神经元的简单单元按并行结构经过可调的连接权构成的网络。
神经网络的种类很多，控制中常用的有多层前向BP网络，RBF络，Hopfield 网络以及自适应共振理论模型(ART)等。
神经网络控制就是利用神经网络这种工具从机理上对人脑进行简单结构模拟的新型控制和辨识方法。
神经网络在控制系统中可充当对象的模型，还可充当控制器。
7.实时专家控制(Real Time Expert Control)专家系统是一个具有大量专门知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。
专家系统和传统的计算机程序最本质的区别在于:专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并且往往要在不完全、不精确或不确定的信息基础上作出结论。
实时专家系统应用模糊逻辑控制和神经网络理论，融进专家系统自适应地管理一个客体或过程的全面行为，自动采集生产过程变量，解释控制系统的当前状况，预测过程的未来行为，诊断可能发生的问题，不断修正和执行控制计划。
实时专家系统具有启发性、透明性、灵活性等特点，目前已经在航天试验指挥、工业炉窑的控制、高炉炉热诊断中得到广泛应用。
目前需要进一步研究的问题是如何用简洁语言来描述人类长期积累的经验知识，提高联想化记忆和自学习能力。
8.定性控制(Qualitative Control)定性控制是指系统的状态变量为定性量时(其值不是某一精确值而只知其处于某一范围内)，应用定性推理对系统施加控制变量使系统在某一期望范围。
9.预测控制(Predictive Control)预测控制是在工业实践过程中独立发展起来的一种新型控制方法，它不仅适用于工业过程这种“慢过程”的控制，也能适用于快速跟踪的伺服系统这种“快过程”控制。
目前实用的预测控制方法有动态矩阵控制(DMC)，模型算法控制(MAC)，广义预测控制(GPC)，模型预测启发控制(MPHC)以及预测函数控制(PFC)等。
最近有人提出一种新的基于主导内模概念的预测控制方法:结构对外来激励的响应主要由其本身的模态所决定，即结构只对激励信息中与其起主导作用的几个主要自振频率相接近的频率成分有较大的响应。
目前利用神经网络对被控对象进行在线辨识，然后用广义预测控制规律进行控制得到较多重视。
预测控制目前存在的问题是预测精度不高;反馈校正方法单调;滚动优化策略少;对任意的一般系统，其稳定性和鲁棒性分析较难进行;参数调整的总体规则虽然比较明确，但对不同类型的系统的具体调整方法仍有待进一步总结。
10.分布式控制系统(Distributed Control System)分布式控制系统又称集散控制系统，是70年代中期发展起来的新型计算机控制系统，它融合了通信技术(Communication)，计算机技术(Computer)，图像显示技术(CRT)，控制技术(Control)的“4C”技术，形成了以微处理器为核心的系统，实现对生产过程的监视、控制和管理。
既打破了常规控制仪表功能的局限，又较好地解决了早期计算机系统对于信息、管理过于集中带来的危险，而且还有大规模数据采集、处理的功能以及较强的数据通信能力。
分布式控制系统既有计算机控制系统控制算法灵活，精度高的优点，又有仪表控制系统安全可靠，维护方便的优点。