混合控制系统起源于制造中连续流程的计算机辅助控制、广域通信网络、交通控制以及工业过程控制。
很多工业过程既包括连续也包括离散的元素，这样的过程经常被称作混合过程—在局部是连续流程，而在更高的层次上可以看作是以事件为基础也就是离散的。对这样的系统建模，也就需要综合考虑连续和离散动力学两个方面。
使用非线性微分方程矩阵几乎可以十分准确的描述连续元素。然而，基于复杂系统的非线性描述很难使用控制法则，因此控制工程师经常将这些非线性方程围绕一个工作点简化成线性方程。这样做的结果就是PID控制器、模型预测控制器以及其他基于简化线性模型的控制类别。
但是，大部分的工业过程还包括逻辑或者是基于事件的部分，比如开/关、阀门、泵等等。因此，典型的设计实例是既可以控制系统的连续部分，也可以控制基于实际工厂运营知识处理系统事件性的部分，比如增益规划型PID控制器的转换机制。
分析和设计混合控制系统的方法在过去的二十年一直在变化，连续和离散动力学曾经被分开研究，但是当前的方法包括：
■ 监督控制；
■ 最优控制；
■ 预测控制；
■ 数
■ 变量结构控制；
■ 开关控制。
Panos J. Antsaklis在他的论文《混合控制系统：特殊问题概论》(IEEE自动控制学报，1998年4月刊)中提到：“混合控制系统起源于离散规划算法和连续流程的交互。”
John Lygeros在他关于混合控制系统的讲稿中对混合系统的优点进行了描述：“它为多个工程领域的系统建模提供了便捷的框架：机械系统的连续运动可以被冲突所中断；电子线路中的诸如电容充电这类的连续现象可以被开启关闭或者二极管启动停止所中断；化学反应的过程由阀门和泵进行控制；在嵌入式计算系统中，数字计算机需要经常与模拟环境进行互操作。”
形成混合系统复杂控制的各个方面包括：离散和连续状态的分级结构组成和具有不同抽样次数的多任务流程。其中的一个例子就是由单一PLC控制的具有压力变量(代表相对较短的抽样周期)和温度变量(代表相对较长的抽样周期)的系统Matlab/Simulink可用于离线仿真和实时计算。
复杂控制系统为阶梯型组织结构，处于高层次的离散决策计划算法与低层次的连续控制算法交互。状态图是混合控制系统建模的一种非常便捷的方法，而状态图语言则是一种实施复杂连续—离散控制算法的有效方法。
图片来源：K. Pietrusewicz和Control Engineering
加热控制系统可以通过使用状态图简单实施，整个控制系统如图所示。
案例分析
这是一个关于自动调温加热器的简单例子，来自由P.J. Antsaklis和X.D. Koutsoukos撰写、美国学术出版社2002年出版的《物理科学和技术百科全书》。
混合控制系统可以被看作是带有先进控制算法的计算机控制系统。在这个例子里，我们使用Matlab/Simulink中的Stateflow工具箱进行状态图建模。通过与贝加莱AR4Matlab这类自动代码生成工具协作，可以进行控制系统仿真和实施。
我们假设将调温器的温度设置在70F，如果室内温度低于70F，加热器就会启动(控制模式：on)，并且保持这个状态直到室温达到75F，在这一点加热器关闭(控制模式：off)。
系统两种控制模式的动力学模型为：
当加热器关闭时，室内的温度根据微分方程下降
这里 K 是隔热常数。
当加热器开启时，温度根据如下方程升高
这里h代表加热器温度。
最开始，温度被设定在72F，控制模式是off。温度根据方程1下降；当温度下降到70F，控制模式转换成on，然后温度根据方程2升高；当温度达到75F，控制模式转换回到off。
当使用Stateflow工具箱和AR4Matlab，在可编程控制器中实施控制系统的时候，可以做如下几件事情：
■ 定义Stateflow对象(图)和Simulink之间的界面；
■ 定义操作算法的状态；
■ 定义状态动作；
■ 定义所有状态之间的转换；
■ 确定如何触发Stateflow对象(可以根据可编程设备中的部署情况进行删节)；
■ 将图植入贝加莱Automation Studio项目之中，对控制器进行编程。
带有未知电子和机械时间常数的扰动过程，由模型控制信号和修正信号(过程速度)叠加控制。
成功实施Stateflow对象之后，实时控制系统可以与Simulink中的仿真模型连接并且运行。
第二个例子是MFC-V控制系统中的速度控制。MFC-V与它的混合版本MFC-VH一样，都可以比一般的PID控制器保证更高的控 制强度，同时也展现出更高的稳定性。
扰动过程具有未知的电子和机械时间常数，受两种信号的叠加控制：模型控制信号和过程速度修正信号。MFC-V系统使用先验模型，而MFC-VH模型回路则是不断变换以使用合适的模型。对于提出的速度控制系统设计有九种不同的模型回路，每一种模型和模型控制的阵列都由修正控制器中的转换算法进行变换。转换算法确保选择的模型回路可以最接近所希望的过程受控状态。
在未来的一些年里，融合了状态图编程模型的混合控制系统方法将得到普及，因为这种以任务为导向的方法很适合PLC或者PAC这样的可编程工业控制设备。像美国国家仪器公司的LabVIEW面向PAC的状态图模块、结合了贝加莱AR4Matlab 的Matlab/Stateflow这类的工具，对于复杂混合控制系统编程都是非常经济的解决方案。状态图非常适合混合控制系统的描述，有希望成为复杂控制系统编程最流行的语言。
图片来源K. Pietrusewicz和Control Engineering
Matlab/Simulink可用于离线仿真和实时计算。
图片来源：K. Pietrusewicz和Control Engineerin
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在混合的版本(MFC-VH)当中，有很多由转换算法改变的模型及模型控制器阵列，
这样可以确保选择的模型回路最接近所希望的过程受控状态。
图片来源： K. Pietrusewicz和Control Engineering
带有未知电子和机械时间常数的扰动过程，由模型控制信号和修正信号(过程速度)叠加控制。
混合系统仿真工具开发项目
有越来越多的工具适用于混合控制系统的建模、仿真、确认和编译。与此同时，许多研究者正致力于混合系统相关的项目当中。
其中一个最活跃的团体是混合系统组(瑞士苏黎世皇家理工学院信息技术与电子工程系)。其自动控制实验室主任Manfred Morari教授因为在鲁棒控制和混合系统方面的研究而闻名，由他的团队准备的工具包括：
■ 多参数工具箱(MPT)—用于多参数优化和几何计算的Matlab工具箱；
■ HYSDEL—用于复杂连续—离散系统建模的混合系统描述语言。
Alberto Bemporad是面向Matlab模型预测控制工具箱及混合控制工具箱的开发者，他同锡耶纳大学的混合和嵌入式系统控制及优化(COHES)团队合作。
在网站www.dii.unisi.it/hybrid/ieee/上，你可以找到一系列关于混合控制系统的研究团队，其中包括：
■ 锡耶纳大学信息工程系混合和嵌入式系统控制及优化(COHES)团队；
■ 加州伯克利大学混合及嵌入式软件和系统中心(CHESS)；
■ 宾夕法尼亚大学混合系统团队；
■ 俄克拉荷马州立大学电子与计算机工程系多agent机器人、混合及嵌入式系统(MARHES)实验室；
■ 爱尔兰国立梅努斯大学Hamilton学院；
■ 意大利费拉拉大学工程学系；
■ 荷兰代尔夫特理工大学代尔夫特系统与控制中心；
■ 意大利拉奎拉大学电子工程与计算机科学系DEWS卓越中心。
还有一些关注于解决混合控制系统方面问题的会议，比如在美国华盛顿州西雅图举行的美国控制大会。
图片来源：K.Pietrusewicz和Control Engineering。
MFC-V(红线)系统使用先验模型，而MFC-VH(蓝线)模型回路持续变换以逼近合适模型。
