最佳控制模型（optimal control model，OCM）

以现代控制论为基础，采用状态空间技术建立起来的描述追踪作业中操作员的手工控制行为的数学模型。其基本结构见图。该模型假设：一个具有良好动机和训练有素的操作员总是在受其自身内在限度和控制作业影响的情形下采用接近最佳方法进行操作的。这样的操作员的信息加工机制可用卡尔曼滤波器、预测器和线性最佳调节器（最佳增益矩阵）三者的组合来模拟。操作员感知到的系统输出信息受到观察噪声（ \(V_y\)，白噪声）的干扰，并具有知觉延时（\(\tau\)）。卡尔曼滤波器的作用是根据\(Y_p(t)\)对\(t-\tau\)时刻的系统状态作出最佳估计\([\hat{x}(t-\tau /t)]\)。预测器的作用是补偿知觉延时，得到当前时刻的系统状态最佳估计值\([\hat{x}/(t/t)]\)。最后将最佳控制增益用于\([\hat{x}/(t/t)]\)产生操作员的控制输出\(u_c(t)\)。最佳控制增益可以使上述性能指标达到最小，以实现最佳控制的目的。操作员的实际输出\(u(t)\)不仅要受到运动噪声（ \(V_u\)，白噪声）的干扰，还要受到神经肌肉系统动力特性\([1/(T_N s+1)]\)的限制。该模型克服了根据经典控制论建立起来的操作员行为模型（即交界模型）的某些缺点，可有效地用于单输入-单输出或多输入-多输出、线性或非线性和定常或时变等系统的分析。