智能控制算法及其用于结构振动控制的实践
土木工程结构减震控制方法综述
土木工程结构减震控制方法综述摘要：随着我国经济的迅速发展，以及不断加速的城市化，中国的土建工程也日益增多，其规模也日益扩大。
地震灾害是一种具有突发性、随机性的自然灾害，对人们的生命和财产构成了极大的威胁。
在人类不可避免的自然灾难面前，我们只能提高建筑的防震性能。
本文着重对土建结构减振技术进行了分析，以期为今后相关的工程建设提供参考。
关键词：土木工程；结构减震；控制方法由于我国建筑高度不断提高，使用轻型建筑材料，导致结构刚性大幅度下降，难以抵御突发的地震。
结构减震控制技术是一种具有高度科学性和技术性的应用科学，采用减震控制技术进行结构设计，可以有效地减少地震反应，降低建筑的抗震等级，减少建筑的整体成本。
减震控制的关键在于采用隔震、耗能、外力施加、结构动态特性等措施来减少结构的地震响应，从而保证结构本身的安全性。
1结构减震控制概述结构减震控制是指在建筑物的基础上，通过增强结构局部的强度和变形来改善其抗震性能，是一种行之有效的减震措施。
在建筑物的某些特殊位置安装某种控制装置、机构或种子结构，在结构发生振动时，主动或液力振动会被动地对结构进行动态或动态特性的影响，以减少结构的振动响应，并对其进行控制，达到减少结构在强烈动力荷载作用下的响应，提高其稳定性，保证结构安全。
根据地震响应谱，我们知道，随着时间的推移，它的加速度响应谱会越来越小，而低矮建筑的刚度越大，它的响应时间也就越短，在地震发生的时候，它的加速度就会变得更快，如果我们采取相应的措施来增加它的拉长周期，使它离开场地的最佳周期，使它的基频总是在一个更高的频率范围之外，这样就可以有效地减小它的加速度。
2土木工程结构减震控制方法研究现状2.1土木工程结构减震主动控制主动式阻尼器、主动支撑系统、主动牵引系统是目前土木工程结构减振的三大技术。
主动控制是指当工程结构受到较大的震动时，通过外部能量的作用，对其进行相应的辅助动力，进而实现对结构的减振。
该控制系统由作动器、传感器、控制器三部分构成，能够实时地改变控制力的输出方向，以确保工程结构的稳定性。
振动控制原理
振动控制原理
振动控制原理指的是通过对振动系统进行控制，降低或消除系统的振动，并使系统能够稳定工作的技术原理。
在振动控制中，一般会采用控制器和执行器来实现振动的监测和抑制。
振动控制的基本原理是通过合适的控制算法，根据振动系统的输入输出关系，对系统进行有针对性的控制，从而达到减小系统振动幅度和频率，提高系统的稳定性和运行效率的目的。
振动控制的核心思想是通过调节系统的力、位置或速度等参数，使系统的振动能量减小或分散到其他影响较小的频段中。
常见的振动控制方法包括被动控制和主动控制。
被动控制是指通过连接阻尼器、减振器等被动元件来消耗和分散振动能量，从而减小系统振动的幅度。
被动控制通常适用于频率固定的振动问题，而对于频率变化较大或需要更加精确的控制问题，主动控制则是更为有效的方法。
主动控制是指通过对系统输入信号进行实时调整和控制，实现对系统振动的主动抑制。
主动控制通常需要使用传感器来监测系统的振动状态，然后通过控制器对执行器进行控制，对系统进行实时调整。
主动控制方法通常包括PID控制、自适应控制、模糊控制等。
振动控制的应用领域非常广泛，包括工程结构防振、车辆振动控制、航空航天、机器人、医疗设备等。
振动控制可以降低噪声、提高系统的稳定性和寿命，同时也可以提高系统的运行效率和精度。
尽管振动控制领域存在一些挑战，如控制算法的设
计、系统模型的准确性、实时性等问题，但随着技术的不断进步，振动控制技术在各个领域的应用前景仍然非常广阔。
浅议建筑结构振动控制
55科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008NO .27SC I ENCE &TECH NO LOG Y I NFOR M A TI O N 建筑科学1建筑结构振动控制概述自从1972年美籍华人J P T Ya o 提出了土木工程结构控制的概念以来,结构控制的研究从理论、实验到实际应用等方面得到了突飞猛进的发展。
随着现代都市建设的飞速发展,高层建筑和高耸结构不断涌现。
在地震和风荷载作用下,高层建筑的受迫振动使得结构上居住的人有严重的不舒适感,甚至造成结构损伤直至破坏,危害结构的安全性。
传统的抗震结构体系是通过增强结构本身的性能来“抗御”地震作用的,即由结构本身储存和消耗地震能量,以满足结构的抗震设防要求。
但由于人们尚不能准确的估计结构未来可能遭遇的地震的强度和特性,而按传统方法设计的结构其抗震性能不能具备自我调节与自我控制的能力,因此在这种不确定性的地震作用下,结构很可能不满足安全性的要求,而产生严重破坏,甚至倒塌,造成重大的经济损失和人员伤亡。
结构振动控制是指利用传统的控制方法或智能控制理论,在结构特定部位设置某种控制装置、或某种机构、或某种子结构或施加处力,改变或调整结构的动力特性和动力作用,以减小结构振动反应的技术。
结构振动控制系统的基本部件为传感器、处理器和作动器。
传感器感受外部激励和结构状态的变化信息;处理器接受这些信息并依据一定的控制算法计算所需的控制信号;作动器则产生的所需的控制力并作用于结构。
2结构振动控制发展在学术研究日益深入的同时,结构振动控制的工程应用在过去的30多年的时间中也取得了较大进步,特别是在日本、美国、加拿大、新西兰等经济发达国家,其中日本处于领先地位。
目前,日本安装控制装置的建筑物已达600多栋,其中安装主动和半主动控制装置的建筑物有20多栋,安装隔震装置的有500多栋,其余的为其他被动控制装置。
与上述国家相比,我国在结构震动控制的工程应用方面的差距很大,已安装控制装置的建筑物的数量极其有限,其中又以隔震装置比较常见。
伺服系统中的振动控制技术
伺服系统中的振动控制技术伺服系统的振动问题严重影响系统的精度和可靠性。
因此，振动控制技术在伺服系统的设计和应用中日益受到关注。
本文将介绍伺服系统中的振动问题和振动控制技术。
一、伺服系统的振动问题伺服系统的振动问题是由于机械结构和电气控制系统的复杂性导致的。
机械结构的振动问题主要包括机械刚度、不平衡质量、摩擦和运动惯量等因素引起的振动。
而电气控制系统的振动问题主要与转矩控制、电流控制和速度控制等因素有关。
在伺服系统中，振动问题的表现主要包括质量、速度和位置误差的波动，并会导致机械声响、能耗增加和寿命缩短等负面影响。
因此，必须采取振动控制技术来解决这些问题。
二、1. 模型预测控制模型预测控制是一种基于预测模型的控制方法，它通过预测未来状态来确定控制策略，以实现对系统的控制。
在伺服系统中，模型预测控制方法可以减少振动和噪声，提高系统响应速度和精度。
2. 自适应滤波自适应滤波是一种基于信号处理的振动控制方法，它可以通过对振动信号的滤波处理来减少振动干扰。
在伺服系统中，自适应滤波方法可以有效减少系统中的振动，提高系统的控制精度。
3. 模态分解模态分解是一种将振动信号分解为几个互相独立的模态信号的方法，以便更好地理解和控制振动。
在伺服系统中，模态分解可以降低系统振动、提高控制精度和可靠性。
4. 非线性控制非线性控制是一种基于非线性系统动力学过程的控制方法，它可以实现对伺服系统振动和误差的有效控制。
在伺服系统中，非线性控制方法可以提高系统的响应速度和精度，减少振动和噪声。
5. 智能控制智能控制是一种基于人工智能算法的控制方法，它可以通过学习系统动力学和环境信息来实现自适应控制。
在伺服系统中，智能控制方法可以提高系统的控制精度和可靠性。
三、总结伺服系统中的振动问题是一个复杂的问题，需要综合应用机械结构、电气控制和信号处理等多种技术来解决。
各种控制方法在不同的应用场景和控制对象都有各自的优点和局限性，需要充分考虑实际情况选择合适的方法。
智能控制理论及其应用-第一章概述
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
国际智能自动化学会(International Society Of Intelligent Automation，简称ISIA) 筹委会主席是模糊数学与模糊系统 的创始人L．A．Zadeh教授。筹委会第一次会议已于1995 年10月在加拿大温哥华召开。她的成立将在世界范围内对于 推动智能自动化的研究起到促进作用。 我国也十分重视智能控制理论和应用的研究。1993年在 北京召开了“全球华人智能控制与智能自动化大会”，1994年 在北京和沈阳召开了智能控制两个学术会议，1995年中国智 能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会在天津 召开。
1.2 智能控制的产生及其发展
（1）智能控制的孕育
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统 中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概 念。 1967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制” 一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用 于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。 这就标志着智能控制的思想已经萌芽。
1.3 传统控制与智能控制
智能控制的产生来源于被控系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能，可以概括为，智能 控制是“三高三性”的产物，它的创立和发展需要对当代多种 前沿学科、多种先进技术和多种科学方法，加以高度综合和 利用。 因此，智能控制无疑是控制理论发展的高级阶段。
1.4 智能控制理论的主要特征
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
美国《IEEE控制系统》杂志1991、1993～1995年多次发 表《智能控制专辑》，英国《国际控制》杂志1992年也发表了 《智能控制专辑》，日文《计测与控制》杂志1994年发表了 《智能系统特集》，德文《电子学》杂志自1991年以来连续发 表多篇模糊逻辑控制和神经网络方面的论文；俄文《自动化与 遥控技术》杂志1994年也发表了自适应控制的人工智能基础及 神经网络方面的研究论文。 如果说智能控制在80年代的应用和研究主要是面向工业过 程控制，那么90年代，智能控制的应用已经扩大到面向军事、 高技术领域和日用家电产品等领域。今天，“智能性”已经成为 衡量“产品”和“技术”高低的标准。
FXLMS算法用于压电柔性结构多通道振动控制
２１ ０ １年 ４月
振 动 、 试 与 诊 断 测
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｂ ａｉｎ， ｅ ｓ ｒｍ ｅ ｔ＆ Ｄｉｇ ｏ ｉ ｏ ｒ ａ ｆＶｉ ｒ ｔ ｏ Ｍ ａｕ ｅ ｎ ａ ｎ ｓｓ
Ｖｏ】 ３１ Ｎｏ．２ ．
Ａｐｒ ２０ ． １１
Ｆ ＭＳ算 法 用 于 压 电柔 性 结 构 多 通 道 振 动 控 制 ’ ＸＬ
知与 外激 扰信 号相 关 的参考 信 号 ， 同时 多通 道 控制 器结构 设计也 相对 复杂 。本文 在简要 描述压 电元件 工 作机理 的基 础上 ， 于 Ｆ Ｉ 基 Ｘ ＭＳ算 法过 程 ， 重分 着 析 了 多通道 自适 应滤 波 前馈 控制 方 法 ， 以及 受控 通 道 模 型参数 辨识 策 略 ， 给 出详 细 的控制 器设 计 结 并 构 图 。在此基 础上进行 实验模 型对 象设计 和实验环 境 开发 ， 用 在线辨 识 方法 获得 实 验结 构 受控 通道 采
愈加严 重 ， 如航 天器太 阳能帆板 结构 ， 轨运行 期问 在 必须保证 很高 的运行精度 。由于这类结 构具有 低刚 度小 阻尼 、 固有频 率较低 和低频模 态密集 的特点 ， 同 时太 空环境 又无外 阻 ， 因此 极 易受 到 扰 动影 响而 发
生振动 。 常规技术方 法难 以达到控 制要求 ， 由此机 敏 结 构 的 研 究 成 为 解 决 上 述 问 题 的 重 要 方 向Ｄｚ。 － ３ Ｃ ａ ｌｙａ 早分 析了梁与 压 电片之 间的作 用情况 ， ｒｗ ｅ ｃ最 ？ 开辟 了以分 布式 压 电陶瓷作 为驱动 器的结 构振动 主 动控制研 究 方 向 ， 后新 的研 究成 果 不 断 出现 ］ 此 。 就 控制方 法与 控制 律设 计 而 言 ， 乎涉 及 到现代 控 几 制理 论 的所有 分 支 ， 如极 点 配置 、 优控 制 、 诸 最 自适 应控 制 、 棒控 制 、 糊 控制 、 习控 制 与智 能控 制 鲁 模 学 等＿ ， ８ 由于 自适应 控 制对 系 统参 数变 化 具有 较好 的 ｊ 适应性 ， 而在研究 进程 中得到 广泛采用 ＿ 。 从 ｇ ］ 当前 ， 自适 应 滤 波前馈 控 制 方法 在机 敏结 构 振 动主动控 制研究 中获得 积极 关注 ［ 尤 其用 滤 波一 １ ， Ｘ 最 小 均 方 （ｉｅｅ — ｅ ｓ ｆｔｒｄＸ ｌａｔ ｌ ｍｅ ｎ ｑ ａｅ 简 称 ａ ｓ ｕ ｒ ， Ｆ ） 法进 行 控 制器 设计 ， ＸＩ ＭＳ 算 具有 控 制 修正 速 率 高 、 非平稳 响应适应 能力强 ， 对 并能够 较快跟 踪结构 参 数 及 外 扰 响 应 变 化 的 特 性 ， 足 之 处 在 于 需 要 预 不
PID智能控制智能算法及其应用
PID智能控制智能算法及其应用PID控制是一种利用比例、积分和微分来调节系统输出的控制算法。
它是一种经典控制算法，应用广泛且成熟，被广泛用于自动控制领域。
PID算法的原理是通过获取系统的误差（即期望值与实际值之间的差异）并将其乘以比例增益、积分时间和微分时间来计算控制输出。
比例增益决定了输出变化与误差之间的比例关系，积分时间是误差积累的时间长度，微分时间是误差变化的速率。
PID控制算法的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1.工业过程控制：在工业生产中，PID控制算法常用于温度、压力、液位等参数的控制。
利用PID控制算法，可以保持这些参数在设定值附近稳定运行，提高生产效率和产品质量。
2.机器人控制：在机器人控制中，PID算法可以用于控制机器人的位置、速度和力量等参数。
通过PID控制算法，可以实现机器人的精准控制，提高机器人操作的准确性和稳定性。
3.交通信号控制：在交通系统中，PID控制算法可以应用于交通信号灯的控制。
通过根据交通流量和道路拥堵情况来实时调节信号灯的时长，可以优化交通流量，减少拥堵和排队时间。
4.飞行器控制：在航空航天领域，PID控制算法被广泛用于飞行器的姿态控制和稳定控制。
通过PID控制算法，可以使飞行器保持平稳飞行和准确操控，提高飞行器的安全性和飞行品质。
5.智能家居：在智能家居系统中，PID控制算法可以应用于温度和湿度等参数的控制。
通过PID控制算法，可以实现室内环境的自动调节，提高生活舒适度和节能效果。
除了传统的PID控制算法，还有一些改进的智能PID控制算法也被提出和应用。
例如模糊PID控制算法将模糊逻辑与PID控制结合，使算法对非线性和模糊系统具有更好的适应性和鲁棒性。
遗传算法优化PID控制算法则通过遗传算法进行参数优化，提高控制系统的性能。
总之，PID智能控制算法及其应用广泛而成熟，通过对系统误差的反馈以及比例、积分和微分的调节，可以实现多种系统的稳定控制和优化控制。
振动控制-主动、半主动
目录0．前言 (1)0．1 结构振动控制研究与应用概况 (1)1．结构振动主动控制、半主动控制 (2)2．结构振动控制分类 (3)3．各类控制系统构造及性能 (4)3．1 结构振动主动控制概述 (4)3．1．1 主动控制控制原理 (5)3．1．2 加力方式及加力位置 (7)3．1．3 控制装置 (8)3．2 结构振动半主动控制概述 (8)4．结构振动主动控制、半主动控制算法 (11)4．1 主动控制算法 (12)4．1．2 几种算法的简单介绍 (13)4．2 半主动控制算法 (21)4．3 智能控制算法 (22)5．结构主动、半主动控制系统分析方法及设计方法 (24)5．1 主动控制系统的最优控制力设计与分析 (25)5．1．1 主动控制系统的最优控制力设计 (25)5．1．2 主动最优控制力和受控反应特征分析 (26)5．2 结构主动变阻尼和智能阻尼控制系统的最优控制力设计与分析 (30)5．2．1半主动最优控制力设计 (31)5．2．2系统反应分析 (36)5．3 结构主动变刚度控制系统的最优控制力设计与分析 (37)5．3．1主动变刚度最优控制力设计 (37)5．3．2系统反应分析 (40)6．结构振动主动控制、半主动控制系统的工程应用 (41)6．1 AMD控制系统的工程应用 (41)6．2 结构主动变刚度控制系统的工程应用 (41)6．3 结构主动变阻尼控制系统的工程应用 (42)6．4 其他结构振动控制系统的工程应用 (42)7．研究展望 (43)7．1 结构振动主动控制、半主动控制的研究与发展方向 (43)7．2 结构振动控制的有待研究的问题 (43)8．结语 (43)参考文献 (44)主动控制、半主动控制综述0．前言0．1 结构振动控制研究与应用概况结构振动控制技术与传统的依靠结构自身强度、刚度和延性来抵抗地震作用的做法不同，通过在结构中安装各种控制装置，从而达到减小结构地震反应、保障结构地震安全的目的。
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智能控制算法及其用于结构振动控制的实践
发表时间：2016-07-25T14:37:52.590Z 来源：《电力技术》2016年第4期作者：郝志伟[导读] 本文着重的概述智能控制领域中正在热门研究的模糊算法、人工智能算法和遗传算法等各个研究的方向。
新疆华隆油田科技股份有限公司新疆克拉玛依 834000
摘要：在智能控制的领域里有很多的研究方向可以供科研工作者们进行探索，而在土木工程的领域里结构振动的相关研究方向里，结构振动控制一直都是其中的热点。
本篇文章主要是论述了智能控制算法的有关现状和发展的方向，并且还探讨了目前国内对于智能控制算法及其用于结构振动控制的实践上的发展前景。
总的来说，在某种程度上智能控制算法的不断进化为土木工程的不断发展提供了充分的科学和技术支持，并且目前结构控制的热门研究方向就是结构智能控制【1】。
本文着重的概述智能控制领域中正在热门研究的模糊算法、人工智能算法和遗传算法等各个研究的方向，也会对目前国内的智能控制算法在结构振动控制上的发展进行探讨。
关键词：结构控制；智能算法；模糊推理；人工智能
国内的现代结构主动控制相关研究是在70年代的时候在国内刚刚兴起，目前已处于不断成熟的阶段，在国内的许多机械化的领域之内都十分的成功的应用了现代的控制理论，所以目前的结构控制的相关研究就是这样打下基础的。
通过研究我们可以发现，在抗风和抗震程度上只有结构控制是能够得到的明显有效的效果。
所以在国内的工程学一线领域里，结构控制是一个十分热门的研究方向。
新兴的智能控制系统是一个十分新颖的理论技术，其具有十分强大的对整个局面的控制能力，即使面对复杂的系统操作也能进行有效的运算，容错能力显著，并且对于数学模型的处理能力很精通。
一、智能控制理论的起源
近百年以来各种新式技术不断的被发明发现，日新月异的更新着我们的生活和思想，而近十几年以来高新技术的迅速发展让越来越多的复杂数据需要更为精尖的科学技术理论和设备来进行操作处理，所以人工智能是顺应时代而生的产物。
首次提出将人工智能和自动控制系统有效结合创新了这一领域的研究方向。
从此以后，国内的相关领域便逐渐的转移到智能控制的高阶领域之中。
除此之外，计算机领域的高速发展尤其是微计算机的研发和应用也为智能控制的研究提供了支持【2】。
随着技术的不断进步和研究的逐渐深入，智能控制系统也在不断的完备。
而智能控制算法和相关的智能控制结构也是以这个为基础得以被研究。
二、智能控制发展的相关方向
（一）模糊控制科研者通过制定一系列的控制策略和相关的数据规则总成一个控制规则并加给被操纵者和操作过程就是模糊控制的基本内容。
模糊控制的鲁棒性较强，使用的时候不需要输入和建立具体的模型，在处理时滞或者时变等复杂程度较强的系统时易于给出专家的知识。
然而模糊算法也有其短板，如果模糊处理的操作选择简单的处理时容易出现所控制的品质出现问题不易提高系统的精度，这种较大的局限性导致了模糊控制的系统性缺失。
（二）人工智能算法在某种程度上被称为机器智能的人工智能算法是一门较为边缘性的学科。
通常被研发出来用于进行各种模拟替代人类行为，其研究前景极为广泛，在现阶段的发展范围之内，已经融入了多种学科并且涵盖了极为丰富的人文信息。
并且根据现在科技的发展程度来看，其算法具有极强的可靠性和独立性。
在进行运算的时候并不需要十分详细的具体参数数据和抗干扰能力十分了得。
并且将人工智能算法用于产品的设计时，对于产品的设计整体性能都有更好的提升，其科学性设计理念和运算方式都对产品研发的效率大有裨益。
（三）优化算法优化算法是结合新式理论发展起来的应用前景十分广泛的热门研究，优化算法的出现成功的解决了神经网络应用中的短板和不足，对于神经网络的高效学习的有关算法和拓扑结构的优化设计的改善起到了十分关键的地步。
而优化算法中的遗传算法是其中发展较为领先的方向。
其通过模拟生物本身拥有的搜索功能和自身的优化算法，建立了一套独特的机制。
现阶段的科研者们也在逐步的采用将遗传算法逐步的与神经网络控制和模糊控制相结合，通过将这三种各有优势和长处的智能控制算法相互取其长处的融在一起，在性能上既可以将模糊算法的推理规则和隶属的函数结构进行优化，还可以让神经控制算法的计算量得到有效的减少，对于实时控制的应用能够起到有效的实践作用【3】。
三、结构振动控制的实践
我国在早期就已经开始运用神经网络于智能控制的研究中，并且通过研究发现在非线性的建模中，神经网络算法的实际应用具有很强的作用。
并且在近些年以来随着我国工业技术的不断革新，工业管理体系也在逐步的发展。
在传统的研究方法之中，科研工作者们常常将神经网络和模糊算法的部分研究方向结合在一起，而在隶属函数的获取上应用更为广泛【4】。
采用遗传算法来对隶属函数的参数进行操作节，可以较好的获得理想的实验数据。
到目前为止的国际上的结构振动控制相关的研究之中，智能控制一直是持续获得关注的研究热点。
而目前，在无数科学家和相关科研人员们的努力之下，已经成功的将现代控制理论成功的转变为智能控制理论，该理论融合了大量的模糊识别和人工智能相关的理论知识，并且这一理论已经总结出了一系列成果例如结构智能控制等。
近些年来由于智能控制系统的研发不断在进步，引起了我国许多社会部门和机械研究学科的相关领域的注意。
例如在工业化生产中的油田开采就是极为重要的一项，所以现阶段国内的油田自动化技术与之前相比进步很大，尤其是油田自动化监控系统。
在具体的生产运作中都是各个系统相互独立进行运作，但是彼此之间又是联系密切，共同组成一个完整综合的管理系统。
基本上是可以实现从开采之前的数据采集研究到最后的生产管理都能在有效的自动体系之下进行运作【5】。
除此之外还能实现数据的实时更新，方便企业对完成对数据库的完全掌握。
而这些技术的革新，都会使油田的管理方式更加科学化和符合人工智能技术的要求，并且最终会带领着我国的油田工业在迈向更好更快发展的道路上，稳定前进。
而现目前也有许多学者也对此提出了切实有效的研究策略和实验结果，例如以张顺宝为带头人的科研小组就实现了通过为结构的主动控制系统提供了时间差以便于能够缩短时迟的问题等。
结语：
本文通过对智能控制的相关发展方向和研究现状进行了详尽的概述，尤其是在结构振动控制的相关应用中的前景讨论的较多。
就目前国内的研究方向和研究程度而言，神经网络在面对进行未知的系统操作问题时，优势十分明显，其自主的学习能力极强并且能都广泛的适用于各个方面，基本上可以达到能够独立的进行数据的操作而不需要依赖任何的数学模型；而在智能控制算法发展早期时，模糊控制是其相关的研究热点，在进行模糊控制的操作时并不需要知道知道精准的模型，只要一部分的相关数据就可以很快的解决系统的不确定性控制问题；尽管在智能控制算法不断发展至今以来，由模糊算法逐渐的演变精进到神经网络的应用，其二者在某种程度上是具有相同的性能，但是具体的应用之中又有各自不同的特点。
神经网络的自主学习能力极强，如果能将二者充分发挥各自的特长结合到引一起，就能在未来的研究热点中取得领先地位。
参考文献：
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