控制科学发展前沿课程论文报告
控制科学与工程学科发展报告,发展现状及趋势
控制科学与工程学科发展现状及趋势一、国内外现状概述：经典控制理论的研究对象一般为单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。
经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统的数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。
经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频域方法。
经典控制理论主要研究系统运动的稳定性、时域和频域中系统的运动特性、控制系统的设计原理和校正方法。
其局限性主要表现在一般仅适用于单变量和定常系统。
现代控制理论以线性代数和微分方程为主要的数学工具，以状态空间法为基础，分析与设计控制系统。
状态空间法本质上是一种时域的方法，它不仅描述了系统的外部特性，而且描述和揭示了系统内部状态和性能。
较之经典控制理论，现代控制理论的研究对象要广泛得多，原则上将，它既可以是单变量、线性、定常、连续的，也可以是多变量、非线性、时变、离散的。
智能控制可以概括为自动控制和运筹学、计算智能、人工智能等学科的结合，其结构是：识别、推理、决策、执行。
在低层次的控制中用常规控制器，而在高层次的控制中则应用具有在线学习、修正、组织、决策和规划能力的控制器，模拟人的某些智能和经验来引导求解过程。
智能控制理论是以专家系统、模糊控制、神经网络等智能计算方法为基础的智能控制。
智能控制的发展还不完善，甚至可以说才刚刚开始，但是可以预见智能控制的发展与完善将引起控制科学与工程学科的全面革命。
集散控制系统（DCS）就是在生产过程自动化的巨大需求的背景下发展起来的一种自动化技术。
它把控制技术、计算机技术、图像显示技术以及通信技术结合起来，实现对生产过程的监视、控制和管理。
它既打破了常规控制仪表功能的局限，又较好地解决了早期计算机系统对于信息、管理和控制作用过于集中带来的危险。
当前DCS发展的一个新趋势是基于无线工业网络的集散控制系统，采用DCS不是简单地取代传统的控制设备，而是一种高新技术的发展。
自动控制发展前沿 论文
自动控制发展前沿姜海龙(1. 河南农业大学机电工程学院郑州450002)摘要：研究自动控制技术有利于将人类从复杂、危险、繁琐的劳动环境中解放出来从而大大提高控制效率。
自动控制是工程科学的一个分支。
它涉及利用反馈原理的对动态系统的自动影响，以使得输出值接近我们想要的值。
从方法的角度看，它以数学的系统理论为基础。
150多前过程控制理论体系体制至今，自动控制经历了极大的发展，尤其是与数字技术的结合更是使自动控制产生了质的飞跃，正在向着低成本、高效率、柔性化、智能化的方向发展。
研究自动控制技术的发展前沿，有助于增进我们对现代自动控制的方向有一个更加准确的把握。
关键词：自动控制智能化发展前沿Development frontier of automatic controlJIANG Hai Long(1.Henan Agricultural University, College of Mechanical & Electrical Engineering, Zhengzhou 450002)Abstract：automatic control technology is conducive to human freed from the complex, dangerous, tedious labor environment and greatly improve control efficiency. The automatic control is a branch of engineering science. It involves the use of feedback principles of dynamic systems automatically, so that the output value is close to the value we want. From a methodological point of view, it is based on a mathematical system theory. Before more than 150 process control theoretical system system since the automatic control has experienced great development, especially with digital technology combined with the automatic control produced a qualitative leap, is toward low-cost, high-efficiency, flexible, intelligent direction. The forefront of the development of the study of automatic control technology, and help to promote a more accurate grasp of the direction of the modern automatic control.Key words：automatic control intelligent the development frontier0 前言自动化控制（automation control）属于自动化技术的一门，广义来说，通常是指不需借着人力亲自操作机器或机构，能利用动物以外的其他装置元件或能源，来达成人类所期盼执行的工作。
控制科学发展前沿课程论文报告
控制科学发展前沿课程论文报告引言：控制科学是一门研究如何使系统按照既定要求运行的学科，它涉及到各个领域的应用，如工业自动化、航空航天、生物医学等。
随着科技的不断进步，控制科学也在不断发展，涌现出许多前沿课题。
本文将探讨控制科学发展的一些前沿课程，并分析其在实际应用中的意义。
一、深度强化学习在控制系统中的应用深度强化学习是近年来兴起的一种人工智能技术，它结合了深度学习和强化学习的方法，可以用于控制系统的优化和决策。
通过构建深度神经网络模型，系统可以自主学习和优化控制策略，从而实现更高效、更精确的控制。
这种方法在机器人控制、交通系统优化等领域具有广泛的应用前景。
二、自适应控制理论的研究与应用自适应控制理论是一种针对系统参数变化和外部干扰的自适应调节方法。
它通过实时监测系统状态和参数变化，采用适应性算法来调整控制器参数，从而实现对系统的自适应控制。
自适应控制理论在飞行器、电力系统等领域的应用中，能够提高系统的稳定性和鲁棒性，具有重要的实践意义。
三、基于模型预测控制的研究与应用模型预测控制是一种基于系统模型的控制方法，它通过预测系统的未来状态和输出，优化控制策略，从而实现对系统的优化控制。
该方法在化工过程、智能电网等领域的应用中，能够实现对复杂系统的精确控制，提高系统的性能和效率。
四、多智能体系统的协同控制研究多智能体系统是由多个智能体组成的系统，智能体之间通过通信和协作实现系统的控制和决策。
多智能体系统的协同控制研究旨在解决智能体之间的信息传递和决策合作问题，从而实现系统整体性能的优化。
这种方法在无人车辆、机器人编队等领域的应用中，能够实现多个智能体之间的高效协同工作，具有广阔的应用前景。
五、量子控制理论的研究与应用量子控制理论是一种研究如何控制量子系统行为的学科，它在量子计算、量子通信等领域具有重要的应用价值。
量子控制理论通过设计合适的控制脉冲序列，实现对量子系统的精确控制和操作。
这种方法在量子计算机、量子通信等领域的应用中，能够提高量子系统的稳定性和精确性，推动量子技术的发展。
控制学科前沿讲座
控制学科前沿讲座学习小结班级：__________________________________姓名：______________________________________学号：_____________________________________日期：2013 年5月2号__________________ 本学期学院为我们开设了控制学科前沿讲座，主讲老师是大家慕名已久的杨慧中老师，总的来说，通过对这门课或者说是讲座的学习，我对自动化这个专业的一些问题有了更深的了解，让我对专业的学习有了明确的方向和目标。
以下本人选取一个方面进行学习小结。
选题：以地铁工程项目为例，描述其中涉及到哪些控制的理论和技术。
摘要：地铁工程项目管理是一个大系统，具有规模大、实施过程复杂的特点。
项目计划的科学化与项目控制的有效性显得尤为重要。
文章就地铁工程项目计划与控制的实践进行讨论和研究，阐述了地铁工程项目的计划与控制要点，从实践中去丰富项目管理的思想和方法。
关键词:地铁工程项目管理项目计划项目控制0引言地铁工程是一项庞大而繁杂的系统工程，具有工程技术含量高、施工难度大、组织管理复杂等特点。
因此，地铁工程的施工单位一般都是在工期紧、任务重、矛盾多、压力大的情况下进行项目管理。
而施工单位几乎全都是国家特大型施工总承包单位，过去对大型项目的施工和管理具有丰富的经验。
但随着市场机制的转变,建筑业和基本建设管理体制改革的不断深化，大型施工单位的生产方式和组织结构必须进行深刻的变革，必须运用科学的项目管理体系，使管理水平更上一个台阶,做到更加科学化和规范化。
实事求是地说，目前国内在建的一些地铁工程项目中，相当一部分施工企业离项目管理的标准差距还较大，管理模式陈旧，缺少创新,表现为效率低下，执行力微弱。
特别是项目的计划与控制技术，更是缺少科学的手段和方法。
这样便很难生产出优质的产品，无法满足经济增长的要求。
现就地铁工程中的项目计划与控制技术进行讨论和研究。
控制科学与技术的发展及其思考
控制科学与技术的发展及其思考一、引言控制科学与技术是一门研究如何通过对系统的监测、分析和调节来实现预期目标的学科。
它在各个领域都有广泛的应用，包括工业控制、自动化、机器人技术、信息技术等。
本文将探讨控制科学与技术的发展趋势以及其对社会和人类的影响，并对其未来发展进行思考。
二、控制科学与技术的发展历程控制科学与技术的发展可以追溯到20世纪初。
当时，人们开始意识到通过控制系统的设计和优化可以提高生产效率和质量。
随着电子技术和计算机技术的发展，控制科学与技术得到了快速发展。
在20世纪50年代，控制理论逐渐形成，并被广泛应用于工业生产中。
三、控制科学与技术的应用领域1. 工业控制：控制科学与技术在工业生产中起着至关重要的作用。
通过控制系统的设计和优化，可以提高生产效率、降低能耗、减少人工错误等。
2. 自动化：自动化技术是控制科学与技术的重要应用领域之一。
通过自动化系统的设计和实现，可以实现生产过程的自动化，提高生产效率和产品质量。
3. 机器人技术：机器人技术是控制科学与技术的重要应用领域之一。
通过对机器人的控制和编程，可以实现各种复杂任务的自动化执行，提高生产效率和工作安全性。
4. 信息技术：信息技术在控制科学与技术中的应用越来越广泛。
通过信息技术的发展，可以实现对系统的实时监测和数据分析，从而实现对系统的精确控制。
四、控制科学与技术的发展趋势1. 智能化：随着人工智能技术的发展，控制科学与技术正朝着智能化方向发展。
智能控制系统可以通过学习和优化算法来不断提高自身的性能，实现更加精确和高效的控制。
2. 多学科交叉：控制科学与技术正与其他学科进行深入的交叉研究，如控制与计算机科学、控制与材料科学等。
这种交叉研究将促进控制科学与技术的创新和发展。
3. 网络化：随着互联网技术的发展，控制系统正朝着网络化方向发展。
通过网络化的控制系统，可以实现对远程设备的监控和控制，提高工作效率和灵活性。
4. 可持续发展：控制科学与技术在可持续发展中起着重要作用。
控制科学与工程学科发展现状与展望
控制科学与工程学科发展现状与展望控制科学与工程是应用科学的一个研究领域，其发展至今已经有几十年的历史。
在人们对自动化、智能化的追求中，控制科学与工程在工业、交通、军事、医疗、航空航天等多个领域都起到了至关重要的作用，为人们的生产和生活带来了极大的便利和效益。
本文将对控制科学与工程的发展现状与未来进行分析和展望。
一、控制科学与工程的发展现状1.1 控制科学与工程在工业自动化领域的应用随着数据时代的飞速发展，工业自动化已经成为一种必要的趋势，而控制系统是工业自动化的核心部分。
在工业生产中，控制科学与工程通过提高自动化水平和节能降耗，实现了工业生产的高效、安全和可靠。
在食品、纺织、包装、制造等行业，基于控制科学与工程的新技术、新工艺及新方法，不断推进着自动化生产的普及和推广。
1.2 控制科学与工程在交通运输中的应用控制科学与工程的应用还扩展到了交通运输领域，自动驾驶汽车、智能交通系统，无人机，海洋勘探设备等都是基于控制科学与工程的理论研究和实践开发。
在交通运输领域，控制科学与工程的应用，不仅有助于提高交通安全性和效率，而且可为人们提供更加舒适和安全的交通出行体验。
1.3 控制科学与工程在医学中的应用近年来，人们也越来越关注控制科学与工程在医学领域中的应用。
在现代医学中，控制科学与工程既应用在现代医疗设备的研发中，也应用在临床医学的诊断、治疗和康复中。
此外，基于控制科学与工程的技术手段，医疗器械和医疗图像处理等技术的发展也得到了极大的促进。
上述三个领域，无疑的展示了控制科学与工程在现代社会中的基础和重要性。
二、控制科学与工程的发展展望2.1 发展趋势未来，控制科学与工程将通过发展基于大数据分析的技术，进而实现对控制系统具有更深入的理解与设计水平。
同时，随着人工智能技术的广泛应用，控制科学与工程也将更多地依赖于人工智能技术，创造更为人性化的控制体系。
对管理平台的深入研究和开发将成为未来控制科学与工程发展的重中之重。
控制学科的发展
智能控制不同于经典控制理论和现代控制理论 的处理方法，它研究的主要目标不仅仅是被控对 象，同时也包含控制器本身。控制器不再是单一的 数学模型，而是数学解析和知识系统相结合的广义 模型，是多种知识混合的控制系统。
3.1 智能控制系统的基本功能特点
容错性 多模态性 全局性 混合模型和混合计算 学习和联想记忆能力 动态自适应性 组织协调能力
2、传统与现代控制理论的局限性
传统控制器都是基于系统的数学模型建立的， 因此，控制系统的性能好坏很大程度上取决于模型 的精确性，这正是传统控制的本质。现代控制理论 可以解决多输入、多输出（MIMO）控制系统地分析 和控制设计问题，但其分析与综合方法也都是在取 得控制对象数学模型基础上进行的，而数学模型的 精确程度对控制系统性能的影响很大，往往由于某 种原因，对象参数发生变化使数学模型不能准确地
包含离散事件动态系统（DEDS）和连续变量动 态系统（CVDS）、两者又相互耦合作用的系统称为 混合动态系统（HDS）。关于混合系统最早的文献出 现在1966年。1979年瑞典人Cellier首先引入混合系 统结构的概念，把系统分为离散、连续和接口3个部 分。1989年Golli针对计算机磁盘驱动器模型引入混 合系统的概念，把连续部分和接口部分结合起来进 行研究。虽然混合系统的研究取得了一些成果，但 仍处于发展阶段，其理论和应用研究仍是未来几年 的研究热点。
基于上述问题，控制科学界多年来一直在探索 着新的方法，寻求更加符合实际的“发展轨迹”。 近 十年来，人工智能学科新的进展给人们带来了希望。 由于得益于计算机科学技术和智能信息处理的高速 发展，智能控制逐渐形成一门学科，并在实际应用 中显示出强大的生命力。与此同时，许多控制学科 领域的工作者也开始认识到，在许多系统中，复杂 性不只是表现在高维性上，更多的则是表现在系统 信息的模糊性、不确定性、偶然性和不完全性上。 能否用人工智能的人工神经网络、模糊逻辑推理、 启发式知识、专家系统等理论去解决难以建立精确 数学模型的控制问题一直是我们十多年来追求的目 标。
控制科学与工程学科发展报告,发展现状及趋势
控制科学与工程学科发展现状及趋势一、国内外现状概述：经典控制理论的研究对象一般为单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。
经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统的数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。
经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频域方法。
经典控制理论主要研究系统运动的稳定性、时域和频域中系统的运动特性、控制系统的设计原理和校正方法。
其局限性主要表现在一般仅适用于单变量和定常系统。
现代控制理论以线性代数和微分方程为主要的数学工具，以状态空间法为基础，分析与设计控制系统。
状态空间法本质上是一种时域的方法，它不仅描述了系统的外部特性，而且描述和揭示了系统内部状态和性能。
较之经典控制理论，现代控制理论的研究对象要广泛得多，原则上将，它既可以是单变量、线性、定常、连续的，也可以是多变量、非线性、时变、离散的。
智能控制可以概括为自动控制和运筹学、计算智能、人工智能等学科的结合，其结构是：识别、推理、决策、执行。
在低层次的控制中用常规控制器，而在高层次的控制中则应用具有在线学习、修正、组织、决策和规划能力的控制器，模拟人的某些智能和经验来引导求解过程。
智能控制理论是以专家系统、模糊控制、神经网络等智能计算方法为基础的智能控制。
智能控制的发展还不完善，甚至可以说才刚刚开始，但是可以预见智能控制的发展与完善将引起控制科学与工程学科的全面革命。
集散控制系统（DCS）就是在生产过程自动化的巨大需求的背景下发展起来的一种自动化技术。
它把控制技术、计算机技术、图像显示技术以及通信技术结合起来，实现对生产过程的监视、控制和管理。
它既打破了常规控制仪表功能的局限，又较好地解决了早期计算机系统对于信息、管理和控制作用过于集中带来的危险。
当前DCS发展的一个新趋势是基于无线工业网络的集散控制系统，采用DCS不是简单地取代传统的控制设备，而是一种高新技术的发展。
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研究生课程论文封面课程名称控制科学发展前沿讲座教师姓名研究生姓名研究生学号研究生专业所在院系自动化学院类别: 硕士日期:对智能控制技术的认识1 引言随着计算机、材料、能源等现代科学技术的迅速发展和生产系统规模不断扩大，形成了复杂的控制系统，导致了控制对象、控制器、控制任务等更加复杂。
与此同时，对自动化程度的要求也更加广泛，面对来自柔性控制系统(FMS)、智能机器人系统(IRS)、数控系统(CNS)、计算机集成制造系统(CIMS)等复杂系统的挑战，经典的与现代的控制理论和技术已不适应复杂系统的控制。
智能控制是在控制论、信息论、人工智能、仿生学、神经生理学及计算机科学发展的基础上逐渐形成的一类高级信息与控制技术。
智能控制是自动控制发展的高级阶段。
2 背景和意义现代科学技术的迅速发展，生产系统的规模越来越大，形成了复杂的大系统，导致了控制对象、控制器以及控制任务和目的的日益复杂化。
别一方面，人类对自动化的要求也更加广泛，面对来自旬电力系统、工业生产过程控制系统、智能机器人系统、计算机集成制造系统（CIMS）、核电站安全运行控制、航空航天及军事指挥系统等复杂性系统的挑战，传统的自动控制理论和方法显得已不适应于复杂系统的控制。
能否建立新一代的控制理论方法来解决复杂系统的控制问题，已成为各国控制学术界所共同关心的热门研究课题。
近年来人们开始认识到，在许多系统中，复杂性不仅仅表现在高维性上，更多则表现在：（1）被控对象模型的不确定必；（2）系统信息的模糊性，信息模式；（3）高度非线性；（4）输入（传感器）信息的多样化；（5）多层次、多目标的控制要求；（6）计算复杂性和庞大的数据处理以及严格性能指标。
自然，对于复杂系统需要在传统的控制理论基础上结合其它学科的知识，建立一种更有力的控制理论和方法，以解决上述提到的问题。
智能控制就是在这种背景下提出和形成的。
人类对智能机器及其控制的幻想与追求已有三千多年的历史，然而，真正的智能机器只有在计算机技术和人工智能技术发展的基础上才能成为可能。
人工智能已经促进自动控制向着它的当今最高层次—智能控制发展。
智能控制代表了自动控制的最新发展阶段，也是应用计算机模拟人类智能，实现人类脑力体力劳动自动化的一个重要领域。
智能控制系统是当今国内外自动化学科中一个十分活跃和具有挑战性的领域，又是一门新兴的交叉学科。
它与人工智能、自动控制、运筹学、计算机科学、模糊数学、神经网络理论、进化论、模式识别、信息论、仿生学和认识心理学等有着密切的关系，是相关学科相互结合与渗透的产物，电力系统与核电安全运行，航空航天飞行器对接，智能机器人，智能通信网络，智能化仪器仪表，家电行业等领域，并形成一门新的智能自动化学科。
3 智能控制的主要方法智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
3.1 模糊控制模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。
模糊控制同常规的控制方案相比，主要特点有：(1)模糊控制只要求掌握现场操作人员或有关专家的经验、知识或操作数据，不需要建立过程的数学模型，所以适用于不易获得精确数学模型的被控过程，或结构参数不很清楚等场合。
(2)模糊控制是一种语言变量控制器，其控制规则只用语言变量的形式定性的表达，不用传递函数与状态方程，只要对人们的经验加以总结，进而从中提炼出规则，直接给出语言变量，再应用推理方法进行观察与控制。
(3)系统的鲁棒性强，尤其适用于时变、非线性、时延系统的控制。
(4) 从不同的观点出发，可以设计不同的目标函数，其语言控制规则分别是独立的，但是整个系统的设计可得到总体的协调控制。
它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性问题的一种有效方法，同时也构成了智能控制的重要组成部分。
模糊控制器的组成框图主要分为三部分：精确量的模糊化，规则库模糊推理，模糊量的反模糊化。
图1-1模糊控制器组成（1）精确量的模糊化模糊化是一个使清晰量模糊的过程，输入量根据各种分类被安排成不同的隶属度，例如，温度输入根据其高低被安排成很冷、冷、常温、热和很热等。
一般在实际应用中将精确量离散化，即将连续取值量分成几档，每一档对应一个模糊集。
控制系统中的偏差和偏差变化率的实际范围叫做这些变量的基本论域，设偏差的基本论域为[-x,+x]，偏差所取的模糊集的论域为(-n，-n+1,…0，n-1,n),即可给出精确量的模糊化的量化因子k：（2）规则库和推理机模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作熟练人员长期积累的经验，它是按人的直觉推理的一种语言表示形式。
模糊规则通常由一系列的关系词连接而成，如If-then,else,also,and,or等。
例如，某模糊控制系统输入变量为e(误差)和ec(误差变化率)，它们对应的语言变量为E和EC，可给出一组模糊规则。
R1：If E is NB and EC is NB then U is PBR2：If E is NB and EC is NS then U is PM通常把If...部分称为“前提”，而then...部分称为“结论”。
其基本结构可归纳为If A and B then C，其中A为论域U上的一个模糊子集，B为论域V上的一个模糊子集。
根据人工的控制经验，可离线组织其控制决策表R，R是笛卡儿乘积集U×V上的一个模糊子集。
规则库用来存放全部模糊控制规则，在推理时为“推理机”提供控制规则。
由上述可知，规则条数和模糊变量的模糊子集划分有关。
划分越细，规则条数越多，但并不代表规则库的准确度越高，规则库的“准确性”还与专家知识的准确度有关。
在设计模糊控制规则时，必须考虑控制规则的完备性、交叉性和一致性。
完备性是指对于任意的给定输入均有相应的控制规则起作用。
要求控制规则的完备性是保证系统能被控制的必须条件之一。
如果控制器的输出值总由数条控制规则来决定，说明控制规则之间相互联系、相互影响。
这是控制规则的交叉性。
一致性是指控制规则中不存在相互矛盾的规则。
模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。
其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。
在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。
3.1.1 模糊逻辑控制模糊逻辑拉制沦于1965年由扎德教授首先提出。
它的主要思想是吸取气类思维具有模糊性的特点，通过模糊逻辑推理来实现对众多不确定性系统的有效控制。
如果说.传统的控制是从被控对象的数学结构上去考虑进行控制的。
那么，模糊控制是从人类智能活动的角度和基础上去考虑实施控制的.其设计的核心是模糊控制规则和隶属度函数的确定。
经典的模糊逻辑控制器的隶属度函数、控制规则都是根据经验预先总结出来的。
控制过程中没有对规则进行修正功能，不具备学习和适应能力。
但仍然在许多场合.如炉窑控制、化工过程控制、水处理、家电等得到广泛的应用。
同时。
多种改进的或夏合的模糊控制器也不断涌现.如模糊日。
调节器、模糊专家拧制器、模糊自适应控制器.模糊神经网络控制器等。
此外，模糊系统建模、模糊控制器的稳定性分析、模糊控制器的鲁棒性设计等一些热点和难点问题也都取得了进展。
模糊拄制已经进人一个新阶段。
3.1.2 模糊模型理想的模糊杜制必须建立在系统模糊模型辨识的基础上。
与传统的系统建模一样，模糊建模也有两个部分:结构建模和参数辨}u一模糊模型是反映模糊系统输人输出关系的一种数学表达式目前.描述模糊系统模型的方式大致有3种:(1)基于模糊关系方程的模糊模型Y=X·R（1）式中，X和Y为定义在论域X和Y中的模糊集合:这种模型常用于医疗诊断、模糊控制系统故障诊断和决策。
（2）Takag-Sugeno模型一般表示为: IF x1是A1和、:是儿】二和xd是人.Then，二几;)式中结果部分是精确函数一当f( x)是x,{a-1,' ,})线性多项式时、称此为一阶TS模型-（3）Matndam橙型IF x}是山和、:是灰…和xk是.4d . 'Chen y.是B现有模糊拄制系统中大量采用的是3iemda}‘模型。
由于该模型的结论部也是模糊集。
因此，系统总的推理输出需要精确化计算后才能取得。
模糊模型除具f}连续函数的映射能力之外，还具有以下优点: (1)可将专家经验直接融合到模糊模型中，通过IF····THEN规则的形式表达知识特征;（2）以上3种校}都可以根据系统的输人输出数据进行辨识，具有定量和定性知识集成的特点。
3.1.3模糊预测控制预测控制是为了适应复杂工业过程控制而提出来的算法.它是解决大涌后对象控制同题的一条有效途径:把预测控制与模糊逻辑推理相结合.更符合人类的控制思想，因而也很有吸引力。
根据其结合方式不同，模糊预测控制有两类:一是利用}ugeno模型、将多个模糊模型转化为线性时变差分模型进行GPC算法设计;二是利用被控过程模型预测在参考控制量作用下过程的朱来输出。
根据预侧输出结果评价各参考控制量的控制效果，并进行模糊逻辑修整。
3.1.4 模糊控制系统的稳定性分析经典控制理论和现代控制理论的系统稳定性分析都有成熟的理论和方法?它们的理论基础是精确的系统数学模型」然而，正是由于需要精确的数学模型使得传统的控制理论在许多被控对象的控制中成为问题，利用经验建立的模糊控制器表现出更大的优越性:但是，经典控制的稳定性分析并不适用于模糊系统的稳定性分析和判据。
对于Sugeno模糊模型，可以采用Lpap~直接法进行稳定性判据:但是，hfamt}uni模型的稳定性判据还没有成熟的理论和方法。
3.2 神经网络控制神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。
3.3 专家控制专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。
主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。
专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。
3.4 学习控制(1)遗传算法学习控制智能控制是通过计算机实现对系统的控制,因此控制技术离不开优化技术。
快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。