传统的随机系统控制主要是控制随机系统输出的均值和方差等统计特性。近几年来，随机系统控制出现一个新的分支，即随机分布控制。这类系统的主要特点是其输出为系统变量的概率密度函数，输入为常规意义下的时间向量。随机分布控制系统研究的内容包括其数学模型建立和控制器的设计以及闭环系统各方面性能的分析。　　 本文针对随机分布控制系统的建模、控制和应用进行了深入研究，涉及到随机分布控制系统许多基本问题，包括随机分布控制系统的建模、控制、系统分析以及在焊缝跟踪系统中的应用等。本文的主要工作及贡献如下：　　 ①对一类参数随机变化的非高斯随机系统，建立了基于B样条模型的随机分布系统模型，把非高斯随机系统转化为多输入多输出系统，接着给出了系统输出概率密度函数跟踪给定概率密度函数的控制存在的充分条件，进而完成了状态反馈和输出反馈跟踪控制器的设计。　　 ②对一类非线性动态随机系统，采用线性B样条函数逼近得到了有界动态随机系统输出概率密度函数和控制输入之间的静态数学模型。用线性时不变系统和线性时变系统序列逼近非线性模型，同时得到线性模型的控制器，进而实现输出概率密度函数控制。设计了观测器，解决了状态不可测的问题，实现了非线性系统的状态估计，最终得到了带有观测器的控制器，实现了随机系统输出概率密度函数跟踪控制。　　 ③针对三维曲线焊缝，基于宏微机器人，建立了示教逼近模型和实时焊缝模型。使用参数B样条最小二乘或者多项式最小二乘法得到焊缝模型，并对比了两种焊缝建模方法的性能。　　 ④基于宏微机器人，分别研究了三维焊缝的跟踪和平面S型焊缝的跟踪控制问题。其中在matlab的仿真环境下实现了三维焊缝的跟踪，利用实验室试验平台实现了平面S型焊缝的跟踪。给出了判断协调运动启动的准则，并在两个仿真中实现了协调运动。　　 ⑤针对受非高斯噪声干扰的机器人系统，开发了轨迹跟踪误差概率密度函数控制方法。提出了一个机器人系统的迭代学习概率密度函数控制框架，建立了相应的基于迭代学习思想的随机分布控制算法，并分析了算法的稳定性。