控制方式主要分为以下几种：
开环控制
定义：控制装置与被控对象之间只有顺向作用而没有反向联系的控制过程。
特点：系统的输出量不会对系统的控制作用发生影响，结构简单、成本低，但抗扰动性较差，适用于精度要求不高或扰动影响较小的情况。
闭环控制
定义：存在反馈闭合回路的控制，受控客体能够作用于控制主体，并使其再输出增强或减弱，以保证预定目标的实现。
特点：具有自动修正偏差的能力，抗干扰能力强，广泛应用于需要高精度控制的应用场景。
定值控制
定义：使预期量不随时间而变化的常量反馈控制，主要任务是抗拒外来干扰，使被控变量恢复到预期的常量。
应用：例如国家对于物价水平和经济增长速度的控制。
程序控制
定义：预期量是一个预先知道的时间控制程序，控制系统根据这个程序来调节被控变量。
应用：例如长期计划的完成，如投资对GDP增长的控制。
前馈控制
定义：通过观察、预测和提前采取措施来防止或减轻未来可能出现的干扰对系统的影响。
优点：可以克服事后控制的时滞，具有事先预防的作用。
反馈控制
定义：系统的输出信息返送到输入端，与输入信息进行比较，并利用二者的偏差进行控制的过程。
分类：包括正反馈和负反馈，负反馈用于稳定系统，正反馈用于增强输入信号。
复合控制
定义：结合两种或两种以上的控制方式来达到更好的控制效果。
应用：在需要同时考虑多种控制因素的情况下，如同时需要考虑位置控制和速度控制时，可以采用复合控制方式。
PID控制
定义：通过比例（P）、积分（I）和微分（D）三个环节对被控对象进行控制的经典控制方式。
应用：广泛应用于工业生产、航空航天、交通运输等领域。
模糊控制
定义：基于模糊逻辑的控制方式，利用模糊集合来描述系统的动态行为和约束条件。
应用：在控制对象难以用精确模型描述的情况下，如温度控制、机器人控制等。
自适应控制
定义：根据系统自身的动态变化来调整控制参数和方法，使系统适应环境的变化。
应用：在系统参数随时间变化的情况下，如机器人臂的轨迹跟踪控制。
预测控制
定义：通过预测系统的未来行为来制定当前的控制策略，以达到最优的控制效果。
应用：在系统行为难以准确预测的情况下，如电力系统负荷预测控制。
神经网络控制
定义：利用神经网络的学习和适应能力来实现对系统的控制。
应用：在系统复杂且难以建立精确模型的情况下，如图像识别、自动驾驶等。
智能控制
定义：结合多种控制理论和方法，以及人工智能技术，实现更高级的控制策略。
应用：在需要高度智能化和自主化的应用中，如无人作战系统、智能家居控制等。
这些控制方式各有优缺点，适用于不同的控制场景和需求。在实际应用中，通常会根据具体情况和控制要求，选择合适的控制方式或进行组合使用，以达到最佳的控制效果。