随机分布系统控制是控制理论体系及其应用中的一个重要分支,随机输入广泛的存在于实际工业过程中,如传感器噪声、参量的随机变化或外界的随机扰动等。到目前为止,对随机系统的控制已经取得了非常丰富的研究成果,典型的有最小方差控制、自整定控制和具有阶跃参数的马尔可夫系统控制等,这些研究大部分是在假设被控系统的随机变量满足高斯分布的前提下进行的,然而不满足高斯分布的情况普遍存在于实际的工业过程中,表示随机变量性质的均值和方差并不能完全表达被控对象承载的信息,针对这类问题,王宏教授提出的输出概率密度函数控制理论可以很好的解决这个问题,输出概率密度函数控制理论比单纯控制系统的均值和方差更具一般性。到目前为止,针对二维随机分布系统的输出概率密度函数建模方案与控制器设计的研究已经形成了相对完善的理论体系,于是,本文类比于二维随机分布系统的建模与控制方法,对三维随机系统输出概率密度函数的建模与控制问题进行了研究,并对选定的三维系统模型进行了仿真研究。本文的研究工作有如下四部分：文章第一部分对二维随机系分布统的输出概率密度函数建模理论与控制器设计策略、三维随机分布系统的建模与控制的研究必要性、输出概率密度函数控制理论的应用领域等分别进行了综述。借鉴二维输出概率密度函数的建模与控制算法的研究情况,分析了双变量B样条函数选取的准则,利用递归最小二乘算法对系统参数进行了辨识,从而建立了三维输出概率密度函数的静态模型,然后进行了控制器的设计,对一个类似三维火焰温度场系统进行了仿真。三维随机分布系统的线性动态建模与控制策略的研究。针对单输入单输出的三维输出概率密度函数建立了线性B样条模型,平方根B样条模型,采用递归最小二乘算法得到了系统输入输出模型,选择瞬时跟踪优化性能指标,平方根性能指标分别设计了控制器。为了改善控制器的控制效果,将第二部分建立的线性B样条模型改写成预测控制模型,然后根据预测模型设计了三维输出概率密度函数的预测控制器。文章最后根据研究成果及研究中遇到的困难提出了进一步的研究方向。