从控制理论的角度来看，对随机系统的研究主要包括下列方面内容:建模与辨识.从量测数据建立系统的数学模型，或已给出系统的模型结构，根据量测数据来估计模型中的未知参数.滤波.根据量测数据及系统的模型，估计受到噪声干扰的系统状态或信号.随机控制.对随机系统构造控制，使给定的性能指标达到极小.随机适应控制.对随机系统一方面辨识系统，估计参数，同时又给出控制，使性能指标达到**小.具体来讲，在建模与辨识方面，对量测到的随机数据，常用白噪声驱动差分方程(ARMA过程)来建模.对ARMA过程的系数、阶次等的估计称时间序列分析，它已有一套较成熟的方法，但能用这种方法有效处理的过程通常要有平稳性，而反馈控制系统，由于控制项的作用，系统的输出过程一般不具有平稳性，所以常用的时间序列分析方法对反馈控制系统的参数估计并不适用.对随机控制系统建模时**常用的模型是ARMAX过程，对它的系数估计通常用**小二乘，广西正规随机控制系统厂家直销价格、极大似然或由此引申出来的其他算法来估计，广西正规随机控制系统厂家直销价格，但要使估计收敛到真值，就得要求系统受到一定程度的激励.但这种激励要多大，收敛速度有多J决，这就引发了许多研究，广西正规随机控制系统厂家直销价格.对反馈控制系统的阶估计是一个饶有兴趣的问题.对滤波来讲。

    它是完全建立在偶然机遇的基础上，是在人们对解决问题所必需的条件不了解，对控制对象的性质不清楚的情况下所能采取的*有办法。随机控制的研究内容主要包括5个方面：(1)随机系统模型的建立。通过分析随机输入和环境对系统产生的影响，确定相应的概率统计模型，建立系统的随机差分方程或随机微分方程。(2)系统变量的统计特性分析。随机动力学系统中存在着随机的噪声干扰，使得状态向量和测量向量都成为随机过程。随机过程不同于确定性过程，只能用统计特性描述。因此，为了分析和研究随机动力学系统，有必要了解随机动力学系统和系统变量的统计特性。(3)系统辨识和参数估计。为了研究和设计随机控制系统，首先要列写出受控对象的数学表达式，确定系统的结构和参数。在某些情况下，系统模型和参数可以通过理论计算得到，而在另外一些情况下，对于复杂的生产过程，则必须通过实验辨识方法得到。对于时变系统，则要求通过在线辨识求得。(4)状态估计与滤波。即在干扰的影Ⅱ向下，对未知状态变量进行估计，对当前变量进行滤波。将状态估计和系统辨识相比可以发现，两者方程形式相同；不同的是，系统辨识将状态作为已知量求解模型参数，而状态估计将参数作为已知量求解系统状态。

近年来，非线性随机系统的控制问题得到理论界和工程界的很大关注，取得了很多重要进展，如*优控制、反馈设计和滤波等。本书主要着重于系统稳定、***和*优控制的理论，从随机稳定的基本概念出发，介绍若干经典结果及近年来的一些*新的进展，希望能提供有关问题历史发展的脉络和方向。本书的写作过程中参考了国内外学者的相关文献与专著，当然也包括了作者近年的一些工作与心得。 首先，第1章是随机系统的介绍，主要是随机稳分方程的基本知识，如解的存在**性、Ito公式和解关于初值的连续依赖性，解的不等式。为了介绍*优控制问题，也简单介绍了微分方程有关粘性解的概念。 冤2章介绍Lyapunov稳定性理论，如各种稳定性的定义、定理，渐近稳定性定理，指 数稳定性定理，LaSalle不变原理。 在稳定性理论中，Backstepping反馈设计法是一个重要的方法，第3章介绍随机系统的Backstepping反馈设计法，此方法的优点是可直接得到控制律的显示表达式。把观测器设计，特别是高增益的观测设计与Backstepping反馈设计法结合，实现一些复杂系统的稳定性是本章的特色；这里既考虑了适应问题，也考虑了鲁棒问题。

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