用字母、數(shù)字和其他數(shù)學(xué)符號構(gòu)成的等式或不等式，或用圖表、圖像、框圖、數(shù)理邏輯等來描述系統(tǒng)的特征及其內(nèi)部聯(lián)系或與外界聯(lián)系的模型。它是真實系統(tǒng)的一種抽象。數(shù)學(xué)模型是研究和掌握系統(tǒng)運動規(guī)律的有力工具，它是分析、設(shè)計、預(yù)報或預(yù)測、控制實際系統(tǒng)的基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)模型的種類很多，而且有多種不同的分類方法。
靜態(tài)和動態(tài)模型
靜態(tài)模型是指要描述的系統(tǒng)各量之間的關(guān)系是不隨時間的變化而變化的，一般都用代數(shù)方程來表達。動態(tài)模型是指描述系統(tǒng)各量之間隨時間變化而變化的規(guī)律的數(shù)學(xué)表達式，一般用微分方程或差分方程來表示。經(jīng)典控制理論中常用的系統(tǒng)的傳遞函數(shù)也是動態(tài)模型，因為它是從描述系統(tǒng)的微分方程變換而來的（見拉普拉斯變換）。
分布參數(shù)和集中參數(shù)模型
分布參數(shù)模型是用各類偏微分方程描述系統(tǒng)的動態(tài)特性，而集中參數(shù)模型是用線性或非線性常微分方程來描述系統(tǒng)的動態(tài)特性。在許多情況下，分布參數(shù)模型借助于空間離散化的方法，可簡化為復(fù)雜程度較低的集中參數(shù)模型。
連續(xù)時間和離散時間模型
模型中的時間變量是在一定區(qū)間內(nèi)變化的模型稱為連續(xù)時間模型，上述各類用微分方程描述的模型都是連續(xù)時間模型。在處理集中參數(shù)模型時，也可以將時間變量離散化，所獲得的模型稱為離散時間模型。離散時間模型是用差分方程描述的。
隨機性和確定性模型
隨機性模型中變量之間關(guān)系是以統(tǒng)計值或概率分布的形式給出的，而在確定性模型中變量間的關(guān)系是確定的。
參數(shù)與非參數(shù)模型
用代數(shù)方程、微分方程、微分方程組以及傳遞函數(shù)等描述的模型都是參數(shù)模型。建立參數(shù)模型就在于確定已知模型結(jié)構(gòu)中的各個參數(shù)。通過理論分析總是得出參數(shù)模型。非參數(shù)模型是直接或間接地從實際系統(tǒng)的實驗分析中得到的響應(yīng)，例如通過實驗記錄到的系統(tǒng)脈沖響應(yīng)或階躍響應(yīng)就是非參數(shù)模型。運用各種系統(tǒng)辨識的方法，可由非參數(shù)模型得到參數(shù)模型。如果實驗前可以決定系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，則通過實驗辨識可以直接得到參數(shù)模型。
線性和非線性模型
線性模型中各量之間的關(guān)系是線性的，可以應(yīng)用疊加原理，即幾個不同的輸入量同時作用于系統(tǒng)的響應(yīng)，等于幾個輸入量單獨作用的響應(yīng)之和。線性模型簡單，應(yīng)用廣泛。非線性模型中各量之間的關(guān)系不是線性的，不滿足疊加原理。在允許的情況下，非線性模型往往可以線性化為線性模型，方法是把非線性模型在工作點鄰域內(nèi)展成泰勒級數(shù)，保留一階項，略去高階項，就可得到近似的線性模型。
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