目前人们对非线性控制的研究还在进行中，文献[25]列出了目前非线性模型预测控制已经取得的很多研究成果，并且强调了深入研究预测控制以及将其应用领域拓宽的重大意义；文献[26]设计了一种新型非线性鲁棒控制器，主要使用的是SDM反馈线性 的方法，这种控制器能够非常高效地提高电力系统的稳定性；文献[27]在3D打印中设计了非线性控制器，从而解决了3D打印中多喷头的协同运动控制；文献[28]给出了一种非线性振动控制算法，这种算法考虑了参数不确定性的结构，能够获得自适应减震控制的目的；文献[29]对高超声速飞行器设计了一种非线性鲁棒控制方法，这种方法包含了鲁棒补偿技术与反馈线性化；文献[30]设计的非线性控制器基于类似反步法的反馈线性化方法，成功达到控制并镇定四旋翼飞行器的目的；文献[31]给出了一种广义的概率控制器设计方法，主要是用概率控制的方法来设计一种功能不确定的非线性鲁棒控制器；文献[32]将反馈控制器与前馈控制相结合，达到控制给恒功率负载供电的直流降压转换器的目的；文献[33]提出了一种针对非线性的通用模型控制方案，基础是自适应神经网络模型，该方案采用基于扩展Kalman滤波的在线估计的纯数据驱动的人工神经网络模型，并基于最小化预测在一个通用框架从其所需的参考轨迹模型输出导数偏差控制计算。87428

虽然非线性系统的很多关键问题已经被解决了，但是还有许多其他问题存在。在大数据、3C（控制、通讯、计算）融合、和绿色能源等高新技术飞速发展的时代，非线性控制系统的研究出现了新的特点，尤其是论文网

1、多个非线性系统的协调合作控制及分布式优化与博弈等成为了研究的热门；

2、如今特别强调控制与通讯的一体化，即在控制设计中要考虑通讯的约束或将信息论和通讯编码里的概念和方法运用到控制分析与设计中。

3、现在强调的比较多的是如何使控制与计算紧密结合，从而方便我们研究控制算法的实时性与计算复杂度，并且通过抽象化与嵌入技术等方法来研究混杂多层次非线性控制系统的层次化控制。

当然，非线性控制系统的另一个比较有意义的研究方向就是如何将智能控制与传统的非线性控制结合，取长补短。