控制理论和技术的应用在20世纪取得了辉煌的成就。从数控车床到巡航导弹以至登月火箭，无一不凝结着这一高新技术的结晶。
经典的控制理论，为使被控制量按照人们预先确定的运动规律变化，必须尽可能详尽地掌握被控对象的动力学特性，即要求建立其精确的数学模型。一般认为，“简单”的问题容易建立数学模型，“复杂”的问题则难以做到。但这种看法并不确切。事实上，如果通俗地理解“简单”和“复杂”的含义，则不能笼统地按“简单”还是“复杂”来判断是否能建立相应的数学模型。例如，很难说控制火箭运行轨道比洗衣服简单。但是，由于火箭的运行规律可以相当理想地用牛顿力学来描述，因此建立相应的常微分方程组作为火箭运行规律的数学模型并不困难，所以，经典的控制理论在这一复杂领域的应用十分成功。另一方面，洗衣服虽然“简单”，但是，什么样的衣物应该如何洗涤：用多少水、加多少洗涤剂、需要漂几次才能干净等，很难用数学描述，从而变得十分复杂。一位有名的数学家对如何判断洗干净衣服发表意见，他认为衣物的状态无非两种：干净和脏。洗衣服的过程就是将衣服从“脏”的状态转换到“干净”。但是，这一运动过程无法用数学描述，甚至连什么叫干净，什么叫脏，这两种最基本的状态都难以确切定义。机理不清、模型不明，洗衣机的设计从何谈起？事实上，不少涉及到的人机系统（如主妇洗衣），是人们常见的，从而被认为是简单的。但此类系统的处理却包含人的经验，亦即模糊性处理，从而是复杂系统。
关于复杂性与复杂系统的定义是相当麻烦的，还可能仁者见仁，智者见智，不尽相同，但是，若以是否处理不确定性（包括模糊性）作为一种简单标准，或许是比较好地抓住了要害之处。
因此，经典控制理论只能适用于精密因素起主要作用的场合，对模糊因素起作用、特别是起主要作用的场合就无能为力。然而，在许多实际应用中，经常遇到后一类型的问题。
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