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1.1.1 解析模型 解析模型是根据基本物理原理推导、并用解析函数表达的数学模型。 汽车的发动机跟涡轮机不同最少要有下两个特点：
(1) 缸内燃烧过程表现出高瞬态特性(Otto 和 Diesel 都跟着温度和压力变化)； (2) 热力状态(进气歧管压力、进气空燃比等)的连续改变，在气缸进行燃烧。气缸内的动力和热力的燃烧过程非常快，导致燃烧模型更加复杂、计算耗时，对控制系统真的不好。因为面向控制的发动机模型需要简单，所以往往缸内的快速燃烧被看成是静态过程，只对发动机的动态特性进行建立模型。显而易见，这样的模型不能够反映所有发动机现象(如温度的改变，气缸内压力、等)， 不能设计气缸内的控制策略， 因为缸内压力对改进发动机控制很重要，所以目前已经有了诸多缸内压力模型。物理理论决定发动机是连续的，但是物理过程中有进气，压缩，燃烧和排气 4 个阶段。然而有了两种面向控制的解析模型能够᧿述发动机动态特性： ♦ 离散冲程模型(DEM)； ♦ 平均值模型(MVM)； 离散冲程模型 要把发动机里面的离散性分别每一个冲程进行建模。然后把发动机里面的曲轴转角᧿述它的变化条件。下面的条件可以选用离散冲程模型： （1）容易实现系统的控制器在曲轴转角范围内；
（2）缸作为发动机的主要影响时离散冲程模型可以用在每个气缸的反馈控制，曲轴转矩，点火等方面。面向控制离散冲程模型既能用来作为系统控制和设计测试又能作为系统控制模型状态观测。 Stephen 等人在曲轴转角域内将发动机时域热动态方程进行推广，建立了发动机的 DEM 模型，结果证明发动机转角范围内的 DEM 模型能开发先进的发动机模型。 平均值模型 面向控制的特续发动机模型，主要变量是时间。预算发动机变量的平均值，᧿述单个发动机的时间要长，比发动机工作时间短。往往平均值模型᧿述发动机较慢的动态过程，如歧管压力，曲轴转速，等外部发动机变量的动态。平均值模型有简单性和高效率，是面向控制的期望。所以发动机平均值模型不只可以用软件和硬件在环仿真，测试优化控制算法，而重要的是可以用到发动机的控制方法中。目前有很多文献研究了柴油机、汽油机、气体燃料发动机的平均值模型，主要是研究发动机转速和输出扭矩、排气和进气歧管压力动态等。
1.1.2 非解析模型 非解析模型有查询表、回归方程、神经网络和模糊集等。建模时需要了解模型结构，根据实验数据确定输入和输出行为。 查询表 解析模型能正确获得发动机线性动态特性， 可是因为每个发动机的情况不同，所以还有很多的非线性而且想得到输入，输出数据只能直接测量，因为函数里面的未知数关系太复杂，所以发动机系统的反馈控制的解析模型只能靠查表获得信息。因为查询表结构简单，容易实现，所以目前查询表仍然是发动机静态非线性人们经常用的方法。我们能经过变量的变化率来展示发动机系统控制的动态特性，可是因为需要做很多实验，所以只需查询表表定发动机静态关系。为了充分满足查询表方法应该要做很多实验，但是这么做会浪费很多钱和时间。所以在实际中，往往把主要参数查出来，然后在发动机工作的范围内进行插值优化。