闭环控制的原理：当输出端信号受干扰的影响时，其实现状态与期望状态出现偏差，输入信号将根据这种偏差发出新的指令，以纠正偏差，抵消干扰的作用。在闭环控制中，由于输出能根据反馈信息发现和纠正输入的偏差，所以有较强的抗干扰能力，能对电机信号进行有效的控制，从而保证预定目标的实现。管理中所实行的控制大多是闭环控制，所用的控制原理主要是反馈原理。这种控制如果我们把输入值用x表示，输出值用y表示，客体的功能用S表示，控制系统也即反馈系统的作用用R表示，偏差信息用△x表示，则有：  

y=S(x+△x)=S(x+Ry)=Sx+SRy  

式中CF称反馈因子或控制参数，它反映闭环控制系统的反馈功能或控制功能。  

闭环控制有反馈环节，通过反馈系统使系统的精确度提高,响应时间缩短，适合于对系统的响应时间,稳定性要求高的系统。实际上，控制理论本身就是一门独立的学科。这里将介绍先进的控制器算法如PID控制、自适应控制、鲁棒控制等等。  

PID控制：在工业控制过程中，PID控制是历史最悠久、生命力最强的控制方式。我们今天熟知的PID控制器产生并发展于20世纪初期。自20世纪40年代以来，尽管推出了许多先进的控制方法，但PID控制器以其结构简单、对模型误差的鲁棒性好及易于操作等优点，至今在液压伺服控制系统中仍有广泛的应用。现在，我国对PID控制器的应用也非常普遍。  

PID控制是基于系统误差的控制方法，通过对误差的“现在"、“过去"和“未来’’信息进行线性组合来确定控制量，具有结构简单易于实现等特点，但是传统的PID难以协调快速性和无超调之间的矛盾，在具有参数变化和外界干扰的情况下其鲁棒性不够好。随着对系统性能要求的不断提高，传统的PID控制往往不能满足系统要求。在这种情况下，对传统的PID控制进行改造，使其适应系统新的要求成为研究热点。对PID控制的分析将在下文中具体阐述。  

自适应控制：自适应控制系统本质是一种非线性的系统，所以对系统的分析比较困难，自适应系统的理论进展比较缓慢，许多研究工作在理论上仍未达到合理和完整的程度。在自适应控制中，人们发现在有界干扰的作用下，理想情况下得到的自适应控制方法会导致参数误差的增大，最终导致系统不稳定。因此，自适应控制的鲁棒性研究被提出来，对此有两种方法：一是采用合适的参考输入；二是修改自适应律。自适应控制中存在的另一问题是暂态过程不明确，这对系统的分析与研究都带来一定的难度。基于这些因素，自适应控制方法更多的是针对线性系统，在其推广到非线性系统的过程中则会遇到比较大的困难。  

鲁棒控制：近年来出现了H设计方法，这种方法成功解决了多变量定常系统的镇定补偿问题。H方法既保留了状态空间方法在计算上的优点，又有频率法的直观性，加上H控制器设计全部工作可由Matlab语言实现，所以对工程技术人员很有吸引力。但是当系统发生较大扰动时，H下的优化是否还能保持此优越性不太明确。Piche.R.和PonjolaineuS.针对电液位置伺服系统，分别采用基于混合灵敏度问题的Two.Riccatiequationformula方法和基于结构奇异值优化的Doyle’S方法实现了H控制。  

模糊控制：模糊控制是以模糊集合论、模糊语言及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。它是建立在人工经验的基础上的，对于一个熟练的操作人员，不需要了解被控对象精确的数学模型，而是凭借丰富的实践经验采取适当的策略来控制一个复杂过程。模糊控制的基本思想是在被控对象的模糊模型基础上，用机器去模拟人对系统的控制。模糊控制器与传统的控制方式相比，有以下几个明显的特点：