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宏观而言，仿真数学模型可分为定性模型和定量模型两种，定性和定量模型又可分成稳态和动态两大类。在定性模型中，模型变量之间的关系是定性的；在定量模型中，模型变量之间的关系是已知的、确定的。稳态模型描述的是系统处于相对平衡时的某一时间（空间）点上的状态规律；动态模型描述的是系统随时间（空间）变化的规律。
根据不同仿真对象的特性以及所采用的数学表达方法，控制系统数学模型又可分为若干类型。
数学模型的描述以时间为基础，称为时基。各种模型事件都产生在一定时基上。如果时间为连续的流逝，即模型的时标按实数平均增长，则此模型是连续时间模型。若时间的流逝呈间断跳跃式，即模型时标从一个时间整数跳跃到下一个时间整数，间断地向前推进，称为离散时间模型。
如果变量的变化范围均表示为实数，则是连续状态模型；若模型变量描述为离散集，则称为离散状态模型。
连续时间模型又可分为微分方程和离散事件两类。微分方程所描述的模型是连续时间连续状态模型，其状态改变是连续的，时间导数取决于微分方程，这种类型是过程系统中最常见、应用最广的一种类型，也是本书讨论的重点内容。离散事件模型的时间流逝是连续的，状态变化只发生在不连续的跳跃点上，这种跳跃可能由某事件激发而引起，在有限的时间区间内，能够发生的事件不大于某一有限数。
如果在模型的数学描述中存在随机变量，称为不确定性模型，又称为概率或随机模型。例如某城市各区域电话的利用率或道路交通车流量常用概率模型。
数学模型的结构表达了模型变量相互关系的规律。如果随着时间的变化，该模型的结构能够稳定地表达被仿真的实际过程的特性，则称此模型为时不变的；反之，模型的结构必须随时间改变才能适应实际过程的特性，称为时变模型。
如果过程系统模型所描述的规律与空间几何分布无关，称为集中参数模型。若与二维或三维空间几何分布有关，称为分布参数模型。分布参数模型一般采用偏微分方程表示。