基本原理。
少数の比較的重要でない例外を除いて、現代のすべての制御システムには2つの基本的な特性が共通している。 これらは次のように記述できる。 (1) 制御される量の値はモータ(この言葉は一般化された意味で使われている)によって変化し、モータは入力信号からではなく、ローカルなソースからそのパワーを引き出す。 したがって，制御される量の必要な変化をもたらすために，また制御される量を変化させる動作が制御の精度が依存する信号に負荷を与え歪ませないことを保証するために，大量の電力が利用可能である。 (2) 制御される量の値の変動をもたらすためにエネルギーがモータに供給される速度は，制御される量の実際値と所望の値の差の何らかの関数によって多かれ少なかれ直接的に決定される。 したがって、例えばサーモスタット式暖房装置の場合、炉への燃料の供給は、実際の温度が所望の温度より高いか低いかによって決定される。 このような基本的な性質を持つ制御系を閉ループ制御系、またはサーボ機構と呼ぶ（図参照）。 開ループ制御系はフィードフォワード系である。
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制御系の安定性は突然加えられる信号（過渡現象）への応答で大きく左右される。 このような信号がシステムの過修正を引き起こすと、システムがまず一方向に過修正し、次に反対方向に過修正するハンチングと呼ばれる現象が発生することがある。 ハンチングは好ましくない現象であるため、通常、ハンチングを修正するための対策がとられる。 最も一般的な対策は、システムのどこかにダンピングを追加することである。 ダンピングはシステムの応答を遅くし、過度のオーバーシュートやオーバーコレクトを回避する。 ダンピングは、電子回路の電気抵抗、機械回路のブレーキ、ショックアブソーバーのダンピングのように小さなオリフィスにオイルを押し込むといった形で行われる。 制御システムの出力は、振幅と位相、すなわち入力信号と出力信号がどの程度ずれているかという点で、入力と比較される。 周波数応答は、特に電気系では実験的に求めることもできるし、システムの定数がわかっている場合は数学的に計算することもできる。 特に常微分方程式で記述できる系では、数学的な計算が有効である。 3094>
高度な制御システムの設計には、他にもいくつかのテクニックがある。 適応制御とは、システムがそれ自身の動作を修正して、可能な限り最良の動作モードを達成する能力である。 適応制御の一般的な定義は、適応システムが次の機能を実行できなければならないことを意味する：システムの現在の状態に関する連続的な情報を提供するか、プロセスを識別すること、現在のシステム性能を望ましいまたは最適な性能と比較して、定義された最適な性能を達成するためにシステムを変更する決定を行うこと、制御システムを最適に駆動するために適切な修正を開始することである。 これらの3つの原則-識別、決定、および修正-は、あらゆる適応システムに内在する。
動的最適化制御では、特定の性能基準が満たされるように制御システムを動作させることが必要である。
学習制御は、制御されるシステムの数学的モデルの表現を開発し、この新しく開発された知識を利用するために自身の動作を変更できるように、制御システムが十分な計算能力を含むことを意味する。 したがって、学習制御システムは適応制御器をさらに発展させたものである。
多変数非連動制御は、内部変数の大きさがプロセスの他の関連変数の値に依存する大規模なシステムを含む。 したがって、古典的な制御理論の単一ループの技術では十分ではないだろう。 このようなプロセスに対して適切な制御系を開発するためには、より洗練された技術を用いなければならない
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