现代控制理论的发展涵盖了智能控制、非线性控制、自适应控制、鲁棒控制、模糊控制、神经网络控制、实时专家控制、定性控制、预测控制以及分布式控制系统等多个方面。
智能控制，结合了人工智能和自动控制，通过知识库和推理机制，模拟专家操作，以符号信息处理和自学习等方式，实现对环境的理解和决策。
非线性控制，尽管面临数学工具的挑战，但通过李雅普诺夫方法、变结构控制和微分几何等综合方法，探索系统特性并设计实用的控制策略。
自适应控制则通过不断学习，自动调整控制器参数，适用于模型未知或参数变化的系统，包括自校正控制、模型参考控制等多种类型。
鲁棒控制解决模型不确定性问题，通过代数方法、李雅普诺夫方法和频域法，设计能适应各种不确定性的控制器。
模糊控制利用模糊数学，模拟人的思维，对复杂系统进行控制，尤其在处理大时滞和非线性问题上效果显著。
神经网络控制模仿人脑，通过多种网络结构实现辨识、控制和学习，具有描述非线性系统和自适应能力。
实时专家控制结合专家系统和人工智能技术，进行决策和管理，尤其在复杂决策问题上表现出色。
定性控制处理定性状态变量，基于定量模型或规则，进行定性推理和控制。
预测控制则是在线优化的新型方法，适用于快速和慢过程控制，如动态矩阵控制和广义预测控制。
分布式控制系统融合了计算机、通信等技术，实现生产过程的分布式管理和控制，具有灵活性、可靠性和大规模数据处理能力。
建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。