智能控制理论与系统应用
智能控制系统的设计与实现：探讨智能控制系统的设计原则、方法和应用前景
智能控制系统的设计与实现：探讨智能控制系统的设计原则、方法和应用前景引言智能控制系统作为现代工业自动化领域的重要领域，已经在许多行业和领域中得到广泛应用。
智能控制系统可以根据环境和任务的变化，实时地采集、分析和处理数据，并根据实际情况做出相应的决策和调整。
它的设计与实现涉及到许多关键问题，包括设计原则、设计方法和应用前景等。
本文将深入探讨智能控制系统的设计与实现，以期为相关领域的学习者和研究者提供一些参考和指导。
设计原则设计智能控制系统时，需要遵循一些基本的设计原则，以确保系统的性能和可靠性。
以下是几个重要的设计原则：1. 系统稳定性智能控制系统的首要目标是确保系统的稳定性。
系统应该能够实时地监测环境和任务的变化，并根据这些变化做出相应的调整和决策，以保持系统的稳定。
2. 兼容性和可扩展性智能控制系统应该具有兼容性和可扩展性。
系统应该能够与其他设备和系统进行有效的通信和协作，以实现更高级别的自动化和智能化。
此外，系统应该能够很容易地扩展和升级，以满足不断变化的需求。
智能控制系统应该具有高效和优化的特性。
系统应该能够有效地利用资源，最大限度地提高系统的性能和效率。
这包括通过优化算法和技术，减少冗余操作和资源浪费，以提高系统的响应速度和处理能力。
4. 安全性和可靠性智能控制系统必须具备高度的安全性和可靠性。
系统应该能够对外部干扰、攻击和故障做出及时的响应和处理，以确保系统的正常运行和数据的安全。
设计方法设计智能控制系统的方法多种多样，根据具体的应用场景和需求而定。
以下是一些常见的设计方法：1. 基于规则的控制基于规则的控制是一种常见的设计方法，它将专家的知识和经验以规则的形式编码到系统中。
系统根据这些规则进行推理和判断，并做出相应的决策。
这种方法比较直观和易于理解，但在应对复杂和多变的环境情况时效果有限。
2. 基于模型的控制基于模型的控制是一种将系统的动态模型用于控制目标的方法。
系统通过建立数学模型来描述系统的行为和特性，并根据模型进行控制和优化。
智能系统与智能控制
智能系统与智能控制一、引言智能系统与智能控制技术是当今科技领域的热门话题，随着人工智能技术的快速发展，智能系统和智能控制在各个领域展现出了巨大的应用潜力。
本文将从智能系统和智能控制的定义、特点以及应用领域等多个角度来进行详细探讨。
二、智能系统的定义与特点智能系统指的是能够模拟、延伸和扩展人的智能的一种系统。
它通过利用技术手段处理和分析大量的数据，提取出有用的信息，并能自主地做出决策和行动。
智能系统具有以下几个显著特点：1. 自主性：智能系统能够独立地进行数据处理、决策和行动，不需要人的直接干预。
2. 学习能力：智能系统能够根据不断积累的经验和反馈信息，自主地改进自身的性能和预测准确度。
3. 自适应性：智能系统能够根据环境的变化，自动调整策略和参数，以适应不同的工作场景。
4. 多模态交互：智能系统能够通过多种感知方式（如视觉、听觉、语音等）与人进行交互和沟通。
三、智能系统在各领域的应用1. 智能交通系统：智能交通系统利用传感器、通信和计算技术，对交通流量、道路状态等进行实时监测和管理，提高交通系统的效率和安全性。
2. 智能家居系统：智能家居系统通过连接各种家电设备和传感器，实现对家居环境的智能控制和管理，提供舒适、便捷和安全的生活体验。
3. 智能医疗系统：智能医疗系统利用人工智能技术对医学影像分析、辅助诊断和药物研发等方面进行研究和应用，提高医疗效率和准确性。
4. 智能制造系统：智能制造系统通过集成传感器、机器人和自动控制技术，实现制造流程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
5. 智能农业系统：智能农业系统利用无人机、物联网和大数据技术，对农田作物生长状况、气象数据等进行实时监测和预测，提高农作物产量和质量。
四、智能控制的定义与分类智能控制是一种应用人工智能技术实现的自动控制方法，可以根据不同的要求和目标，通过智能决策、优化算法和自适应算法等手段，动态调整控制参数，以实现对系统的精确控制。
智能控制可以分为以下几类：1. 模糊控制：模糊控制是基于模糊逻辑原理，通过模糊集合和模糊规则来实现对系统的控制。
智能控制原理与应用
智能控制原理与应用智能控制是指利用计算机、人工智能、模糊逻辑、神经网络等技术，对被控对象进行智能化控制的一种方法。
它是现代控制理论的重要组成部分，也是自动控制领域的前沿技术之一。
智能控制的发展，为工业生产、科研实验、生活服务等领域带来了巨大的便利和效益。
智能控制的原理主要包括感知、推理、决策和执行四个基本环节。
感知是指系统对外部环境进行感知和获取信息；推理是指系统根据感知到的信息进行分析和推理，形成对环境的认识和理解；决策是指系统根据推理的结果，制定相应的控制策略和方案；执行是指系统根据决策结果，对被控对象进行相应的控制操作。
这四个环节相互作用，构成了智能控制的基本原理。
智能控制的应用非常广泛，涉及工业控制、航空航天、机器人、智能交通、智能家居等多个领域。
在工业控制方面，智能控制可以实现对生产过程的自动化和智能化管理，提高生产效率和产品质量；在航空航天领域，智能控制可以实现飞行器的自主导航和飞行控制，提高飞行安全性和准确性；在机器人领域，智能控制可以实现对机器人的智能化操作和控制，扩大机器人的应用范围和功能；在智能交通领域，智能控制可以实现对交通信号灯、智能交通系统的智能化控制，提高交通运输效率和安全性；在智能家居领域，智能控制可以实现对家居设备的自动化控制和智能化管理，提高家居生活的舒适性和便利性。
随着信息技术和人工智能技术的不断发展，智能控制将会在更多的领域得到应用和推广。
未来，智能控制将成为自动化控制领域的主流技术，为人类社会的发展和进步提供更多的可能性和机遇。
总的来说，智能控制原理和应用是一个十分重要的话题，它涉及到自动化控制领域的前沿技术和发展趋势，对于提高生产效率、改善生活质量、推动科学技术进步具有重要的意义。
希望通过本文的介绍，读者能对智能控制有一个更加全面和深入的了解，为相关领域的研究和应用提供一定的参考和借鉴。
智能控制技术简介
智能控制技术简介智能控制技术是指利用计算机、传感器、执行器等技术手段，对设备、系统或过程进行自动化控制和管理的一种技术。
通过智能控制技术，可以实现对设备运转状态、参数进行实时监测与调整，提高生产效率、降低生产成本，实现自动化生产和智能化管理。
本文将介绍智能控制技术的基本原理、应用领域以及解决方案。
一、智能控制技术的基本原理智能控制技术的基本原理是通过传感器采集设备或系统的状态信息，传递给微处理器或微控制器进行信号处理和决策，并通过执行器输出控制信号，实现对设备或系统的控制。
具体包括以下几个方面：1. 传感器技术：传感器是智能控制技术的重要组成部分，用于实时感知设备或系统的状态信息，并将其转化为电信号输出。
常见的传感器有温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
2. 微处理器或微控制器技术：微处理器或微控制器是指具有一定计算能力和控制功能的集成电路，用于接收传感器的信号，进行数据处理和控制决策。
根据控制算法的不同，可以实现不同的控制策略。
3. 执行器技术：执行器是将控制信号转化为设备或系统实际动作的装置，常见的执行器有电动机、液压马达、电磁阀等。
通过执行器的动作，可以实现对设备或系统的操作与控制。
二、智能控制技术的应用领域智能控制技术广泛应用于各个行业和领域，如工业自动化、智能家居、交通运输、能源管理等。
以下将介绍几个典型的应用领域：1. 工业自动化：智能控制技术在工业生产中有着广泛的应用。
通过对生产线、机器设备等进行智能控制，可以提高生产效率、降低生产成本，实现生产过程的自动化和智能化。
2. 智能家居：智能控制技术在家居领域的应用越来越广泛。
通过智能传感器和智能控制系统，可以实现对家居设备的智能化控制，如智能照明系统、智能空调系统、智能安防系统等。
3. 交通运输：智能控制技术在交通运输领域的应用可以提高交通运输系统的安全性和效率。
例如，智能交通信号灯、智能公交调度系统等，可以实现交通流量控制和优化。
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。
智能控制理论及应用复习
智能控制理论及应用第1章绪论■《智能控制》在自动化课程体系中的位置《智能控制》是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器。
与《自动控制原理》和《现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
■《智能控制》在控制理论中的位置《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。
其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。
■经典控制和现代控制理论的统称为传统控制，智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。
智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的。
■传统控制和智能控制的主要区别：➢传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。
智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。
➢传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。
■智能控制与传统控制的特点。
传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。
它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。
适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。
智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。
■智能控制应用对象的特点(1)不确定性的模型模型未知或知之甚少；模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
(2)高度的非线性(3)复杂的任务要求■自动控制的发展过程■智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
智能控制与优化系统的设计与应用
智能控制与优化系统的设计与应用智能控制与优化系统是指通过人工智能、机器学习、优化算法等技术实现的自动化控制、优化过程。
该系统可以应用于许多领域，例如工业制造、交通运输、能源管理等，以提高生产效率、降低成本、减少能源消耗，并为人类社会带来更舒适、更便捷的生活。
一、智能控制系统的设计与应用智能控制系统受到了人工智能技术的推动，其设计方案的完善使其应用领域不断拓展。
智能控制系统通过数据采集、模型建立、算法优化等环节实现自动控制与分析优化，取代了传统的手动控制方式，实现了能耗降低、环保、生产效率提高等目标。
智能控制系统的应用范围包括工业制造、交通运输、智慧城市建设等。
首先，智能控制系统在工业制造领域中的应用非常广泛。
在制造领域中，智能控制系统可以用于自动生产线、自动化加工、智能仓储等环节，提高生产效率，减少人员和设备的成本。
智能控制系统可以结合智能设备如机器人、传感器等，实时进行数据的监控、采集与分析，从而实现设备的自动化控制。
其次，智能控制系统在交通运输领域中也有广泛的应用。
智能交通系统是以智能控制为核心的技术，其主要目标在于提高交通系统的效率，降低交通交通成本，减少交通事故等。
智能交通系统通过采集车辆和路况等数据，分析交通状况，实现车辆的智能控制、智能导航、道路网优化等。
最后，在城市智慧化建设中，智能控制系统在智慧交通、智慧能源、智慧安防等方面的应用也受到了广泛的关注。
以智慧交通为例，智能控制系统可以应用于城市交通信号控制、智慧停车管理、城市公交自动化等方面，优化交通路网，提高交通流量，减少交通事故。
二、智能优化系统的设计与应用除了智能控制系统，智能优化系统也是目前人工智能技术的重要应用之一。
智能优化系统通过一系列的算法优化、数据采集与分析等环节进行建模和处理分析，从而可以实现对各种工程系统的优化。
智能优化系统对于大规模复杂的系统有很大的适用性，例如能源系统优化、网络分配优化、制造过程优化等。
首先，智能优化系统在能源管理领域中有着广泛的应用。
智能控制应用实例
智能控制应用实例
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1 智能机器人 3 智能家居 5 农业应用 7 其他应用
2 智能车辆 4 电力系统 6 医疗应用
智能控制应用实例
智能控制是现代控制理论的一个重要分支，它以其独特的优越性在各个领域得到广泛的应 用。以下是一些典型的智能控制应用实例
智能机器人
智能机器人
1.1 家庭服务机器人
智能车辆
2.2 智能交通 系统
智能交通系统可以通 过控制交通信号灯的 灯光时间、调整道路 限速等手段来提高交 通效率，减少交通拥 堵。例如，"智慧的 路"(Connected Roads)项目就利用了 智能交通技术
智能家居
智能家居
3.1 智能照明系统
智能照明系统可以根据环境光线 、时间和用户的需求自动调节灯 光强度和颜色，节省电能，提高 舒适度。例如，飞利浦的 Hue 智能灯泡就是一种智能照明系统
家庭服务机器人是一种能执行家庭主人的意志，完成家 庭日常事务或家务工作的自动化机器。例如，扫地机器 人可以根据环境变化自动规划清扫路线和任务，无需人 为干预
智能机器人
1.2 医疗机器人
医疗机器人通常用于手术、康复治疗、药 物管理和病人监测等医疗任务。例如，外 科手术机器人可以通过遥控操作进行精细 的手术，减少医生的操作难度和风险
农业应用
农业应用
5.1 精准农业
精准农业是一种利用 GPS、GIS、遥感、智 能传感器等技术，对农田进行精细管理，实 现农作物的高产、优质、高效的现代化农业 生产方式。例如，利用无人机进行农田巡检 和植保作业，以及通过精准灌溉提高水资源 利用效率等
农业应用
5.2 自动化养殖
自动化养殖利用智能控制技术对禽畜进行 规模化、集约化的养殖和管理，实现养殖 过程的自动化和智能化。例如，自动化饲 喂系统可以根据禽畜的生长阶段和需求自 动调整饲料量和饲喂时间，提高生产效率
基于人工智能的智能自动化控制系统设计与应用
基于人工智能的智能自动化控制系统设计与应用智能自动化控制系统是一种结合了人工智能技术的先进控制系统，它能够实现对工业生产过程中的各种设备和机器的智能化管理和控制。
在当前科技发展的大背景下，人工智能的崛起为智能自动化控制系统提供了更广阔的应用前景，使其成为现代制造业的重要组成部分。
本文将从人工智能的应用背景、智能自动化控制系统的设计原理和关键技术，以及其在实际应用中的一些案例进行详细的介绍，并对其未来的发展趋势进行展望。
一、人工智能在智能自动化控制系统中的应用背景自从人工智能技术的快速发展，特别是深度学习的兴起，传统的自动化控制系统已经很难满足复杂任务的需求，因此，智能自动化控制系统应运而生。
智能自动化控制系统基于人工智能技术，通过模拟人类智能思维和决策过程，可以自主学习和优化控制策略，提高系统的稳定性和效率。
二、智能自动化控制系统的设计原理和关键技术智能自动化控制系统的设计原理主要包括感知与采集、决策与控制以及评估与优化三个方面。
感知与采集是通过传感器对环境和设备的信息进行实时采集和处理；决策与控制是通过人工智能算法对采集到的信息进行分析和决策，然后控制设备和机器的运行；评估与优化是对控制效果进行评估，并通过优化算法优化控制策略，提高系统的性能和稳定性。
关键技术方面，智能自动化控制系统主要涉及到机器学习、数据挖掘、深度学习、神经网络、模糊逻辑等领域的技术。
其中，机器学习是智能自动化控制系统的核心技术，通过训练算法使系统能够从大量数据中学习和提取控制规律。
三、智能自动化控制系统的应用案例智能自动化控制系统在制造业、交通运输、能源、环境保护等领域都有广泛的应用。
以制造业为例，智能自动化控制系统可以将各种设备和机器进行联网，通过实时监测和控制，调整生产参数，提高生产效率和质量。
同时，智能自动化控制系统还可以进行故障预测和智能维护，减少设备和机器的故障停机时间。
再以交通运输为例，智能自动化控制系统可以通过智能交通信号灯的控制和运输车辆的智能调度，减少交通堵塞和事故发生的可能性。
智能控制学科的应用领域探索
智能控制学科的应用领域探索智能控制学科作为一门交叉学科，通过运用计算机科学、控制理论、信号处理等多个学科的知识和技术手段，旨在设计和实现具备智能化能力的控制系统。
随着科技的不断发展，智能控制学科在各个领域得到了广泛应用。
本文将探讨智能控制学科的应用领域，包括工业自动化、智能交通、智能机器人和智能家居等。
通过对这些领域的探索，我们可以全面了解智能控制的实际应用，并为学科的发展提供参考。
一、工业自动化工业自动化是智能控制学科的重要应用领域之一。
通过智能控制系统对生产流程进行自动化管理，可以提高生产效率，降低成本，提升产品的质量和稳定性。
智能控制在工业自动化中的应用，包括控制系统的设计与优化、传感器和执行器的选择与配置、数据采集与处理等方面。
通过智能控制技术，工厂可以实现生产过程的柔性化和智能化，提升企业的竞争力。
二、智能交通智能交通是智能控制学科的又一重要应用领域。
随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益凸显。
智能交通系统通过感知、控制和信息处理技术，实现交通流的优化调度和资源的合理利用，提升交通效率和安全性。
智能交通技术包括交通信号灯控制、智能停车系统、智能导航与调度系统等。
这些技术的应用不仅可以减少交通拥堵，还可以提高道路通行效率，改善城市交通环境。
三、智能机器人智能机器人是智能控制学科的一个重要研究方向和应用领域。
智能机器人通过感知、决策和执行等过程，能够模拟和实现人类的某些智能行为。
智能机器人技术在制造业、医疗、军事等领域有着广泛的应用。
例如，在制造业中，智能机器人可以用于自动化生产线上的装配、搬运和包装等工作；在医疗领域，智能机器人可以辅助手术、护理病人，甚至进行药物分发等任务。
智能机器人的应用将改变人们的生产和生活方式，极大地提高工作效率和生活质量。
四、智能家居智能家居是应用智能控制技术的又一重要领域。
通过智能控制系统，可以实现对家电、照明、安防、空调等设备的远程控制和智能化管理。
智能家居技术不仅可以提高家居生活的便利性和舒适度，还可以实现能耗的监测和优化，实现节能减排的目标。
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智能控制理论与系统应用
作者：邢英楠
来源：《卷宗》2018年第30期
摘要：控制理论与社会生产及科学技术的发展息息相关。
计算机科学的发展又推动了控制理论的发展，计算机已经成为控制系统分析和设计的有力计算工具，是实现现代化工程自动控制不可缺少的设备。
自动控制与计算机已经渗透到当今社会中的每一个角落。
智能控制属于当代控制理论的范畴，他依据人的思维方式和处理问题的技巧，解决那些目前需要人的智能才能解决的复杂的控制问题。
关键词：智能控制；理论；应用
1 智能控制的研究及发展
智能控制是自动控制和人工智能的结合，研究的主要目标不仅仅是被控对象，同时也包括控制器本身。
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。
智能算法主要分四大类。
1.1 模糊计算
模糊理论的研究最早始于模糊逻辑数学，就是用“不确切”的数学量来描述“确切”的事物。
模糊数学起源于20世纪60年代。
1.2 神经计算
神经计算就是用数学算法来模拟人大脑的生物神经系统，神经网络控制就是利用人工神经网络的学习能力、泛化能力、推理能力、信息分布存储能力及并行处理能力来完成只有用人的智能才能完成的控制。
起源于20世纪40年代。
1.3 群体智能计算
群体智能就是在这个物质世界中，只有某一类生物的群体才表现出来的智能。
例如遗传算法、粒子群算法等。
起源于20世纪60年代。
1.4 专家系统
专家系统是研究如何利用一个具有大量专门知识和经验的计算机程序系统，能够以人类专家的水平完成某一专业领域比较困难的
任务。
2 智能控制的优化及建模
2.1 智能优化的三个常用方法
1）遗传优化算法。
遗传算法来源于对生物进化过程的模拟，它根据“优势劣汰”原则，将问题的求解表示成染色体的适者生存过程。
染色体通过交叉和变异等操作一代代地进化，最终收敛到最适应环境的个体，即问题的最优解或满意解。
相对于传统的优化方法，遗传算法具有一些显著的优点。
该算法允许所求解的问题是非线性的、不连续的以及多极值的。
并能从整个可行解空间寻找全局最优解和次优解，避免只得到局部最优解。
2）蚁群优化算法。
蚁群算法是受自然界中蚂蚊搜索食物行为的启发而提出的一种随机优化算法，单个蚂蚁是脆弱的，而蚁群的群居生活却能完成许多单个个体无法承担的工作，蚂蚊间借助于信息索这种化学物质进行信息的交流和传递，并表现出正反馈观象，某段路径上经过的蚂蚁越多，该路段被重复选址的概率就越高。
3）粒子群优化算法。
粒子群算法来源于对鸟群优美而不可测的飞行动作的模拟，粒子的飞行速度动态地随着粒子自身和同伴的历史飞行行为改变而改变。
它没有遗传算法的交叉、变异等操作，而是让粒子在解空间追随最优的粒子进行捜索，同遗传算法比较，其优势在于算法简单、在计算机上容易实现，并且待调整的参数较少。
2.2 智能建模理论与方法
1）机理建模。
机理建模就是当我们要求系统的数学模型时，需要知道系统本身的许多细节，比如这个系统由几个部分组成，相互之间怎样链接和怎样影响等，只有对系统的机理有了详细的了解之后，才可能得到描述该系统的数学模型。
机理建模优点是它具有比较严密的理论依据，在任何状态下使用都不会引起定性的错误，其缺点是它没有一个普适的方法，要视所要求解的问题，根据物理意义来进行
求解。
2）试验建模。
试验建模是针对一个系统加入不同的输入信号，观察其输出。
根据所记录的输入、输出信号，估计出表达这个系统的输入与输出关系的一个或几个数学表达式的结构和参数。
用试验法建立系统的数学模型。
其中以时域法应用最为广泛，也是目前工程实际中应用最多的方法。
3 智能控制的应用
智能控制领域主要应用在系统建模、优化和控制三个方面，在工程中应用最早的是模糊控制。
模糊控制与神经网络结合或加入专家知识构成模糊神经控制系统，都取得了成功的应用，比如机器人智能控制、机械制造中的智能控制、工业过程中的智能控制等。
3.1 智能机器人
智能机器人一直是智能控制的一个重要应用领域。
尤其是智能机器人的长足发展，使得新型智能控制技术渗透到机器人学研究的各个方面。
采用人工神经网络、模糊控制和专家系统技术对机器人进行定位、环境建模、检测、控制和规划的研究已经日趋成熟，并在多个实际应用系统中得到验证。
智能控制技术也应用于机器人传感器信息融合和视觉处理方面。
遗传算法和进化计算为机器人系统带来了新型的优化编程和控制技术。
3.2 机械制造中的智能控制
工业制造业涉及一系列相关的操作和行为，包括产品设计、材料选择、工艺流程设计、生产过程、检测过程、管理以及产品的销售。
智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业。
例如，模糊控制在焊接过程中用于焊缝跟踪、焊接质量及控制焊接设备，汽车工业的模糊控制变速发动机，神经网络悬架控制系统，轿车中央智能控制系统，食品挤出机模糊控制系统，数控铣床的智能控制系统等等。
3.3 电力系统的智能控制
智能控制近年来在电力系统中广泛应用。
如发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。
遗传算法是一种先进的优化算法，采用此方法来对电器设备的设计进行优化，可以降低成本，缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。
3.4 工业过程中的智能控制
在化工、冶炼等工业连续生产线上，由于反应机理复杂、关联耦合严重、环境干扰不确定、要求与约束多样等原因，需要运用智能控制模式。
生产过程的智能控制主要包括局部级和全局级两个方面。
局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计，例如专家控制器、智能PID控制器等。
全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。
参考文献
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