智能控制文献综述
基于PLC的智能交通灯控制系统毕业设计文献综述
文献综述一．绪论1.交通灯的由来：交通灯是指由红、黄、绿三种颜色灯组成用来指挥交通的信号灯,最早出现在19世纪初在英国中部的约克城的一个典故中，当时交通灯只有两种颜色红绿，随着各种交通工具的发展和交通指挥的需要，第一盏名副其实的三色灯(红、黄、绿三种标志)于1918年诞生.它是三色圆形四面投影器，被安装在纽约市五号街的一座高塔上，由于它的诞生，使城市交通大为改善.2.交通灯的发展史：19世纪初，在英国中部的约克城,红、绿装分别代表女性的不同身份。
其中，着红装的女人表示我已结婚,而着绿装的女人则是未婚者.后来，英国伦敦议会大前经常发生马车轧人的事故,于是人们受到红绿装启发,1868年12月10日，信号灯家族的第一个成员就在伦敦议会大厦的广场上诞生了，由当时英国机械师德？哈设计、制造的灯柱高7米，身上挂着一盏红、绿两色的提灯--煤气交通信号灯，这是城市街道的第一盏信号灯。
在灯的脚下,一名手持长杆的警察随心所欲地牵动皮带转换提灯的颜色。
后来在信号灯的中心装上煤气灯罩,它的前面有两块红、绿玻璃交替遮挡.不幸的是只面世23天的煤气灯突然爆炸自灭,使一位正在值勤的警察也因此断送了性命。
从此,城市的交通信号灯被取缔了.直到1914年，在美国的克利夫兰市才率先恢复了红绿灯，不过，这时已是“电气信号灯”。
稍后又在纽约和芝加哥等城市，相继重新出现了交通信号灯。
随着各种交通工具的发展和交通指挥的需要，第一盏名副其实的三色灯（红、黄、绿三种标志)于1918年诞生。
它是三色圆形四面投影器，被安装在纽约市五号街的一座高塔上，由于它的诞生，使城市交通大为改善.黄色信号灯的发明者是我国的胡汝鼎,他怀着“科学救国”的抱负到美国深造,在大发明家爱迪生为董事长的美国通用电器公司任职员。
一天，他站在繁华的十字路口等待绿灯信号，当他看到红灯而正要过去时，一辆转弯的汽车呼地一声擦身而过，吓了他一身冷汗。
回到宿舍，他反复琢磨,终于想到在红、绿灯中间再加上一个黄色信号灯，提醒人们注意危险.他的建议立即得到有关方面的肯定。
人工智能的应用文献综述
人工智能的应用文献综述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种通过模拟人类智能来实现自主适应、学习、推理、创造等智能活动的技术。
随着计算机性能和算法的不断提升，人工智能已经成为众多领域的研究热点，包括自然语言处理、视觉识别、智能控制等。
一、自然语言处理方面：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种涉及自然语言的计算机科学领域，目的是让计算机能够理解、解释并生成人类语言。
目前，人工智能在自然语言处理领域的应用十分广泛。
1. 谷歌开发的BERT：BERT可以根据上下文进行自然语言理解，处理自然语言任务。
比如，关键词提取、文本分类、问答系统等。
2. OpenAI发布的GPT-2：GPT-2是一种基于深度学习和强化学习的机器人，可以生成自然的文本复述、翻译和分析数据。
二、视觉识别方面：视觉识别也是人工智能重要的方向之一，其应用范围广泛，例如图像分析、人脸识别、无人机、自动驾驶等等。
1. 阿里云Face++：Face++可以实现人脸识别、人脸比对、性别年龄预测、人体姿势识别等功能，广泛应用于金融、物流、社交等领域。
2. 北京智云龙通过图像技术，将普通医学影像数据处理为全息式声像图，为医疗部门提供了更高效、更准确的分析手段。
三、智能控制方面：智能控制是人工智能领域中与机器学习和数据挖掘紧密相关的一类研究。
智能控制系统是借助从机器学习和数据挖掘中发掘分析过的数据建立的方法和框架来进行分析和处理。
1. 智能家居控制系统：智能家居控制系统有着很高的普及度，通过智能控制物联网设备的功能，实现对家居设备的远程监控、远程操作等，提高了家居生活的智能化程度。
2. 工业智能化控制系统：通过确定工业生产过程中的关键参数，进行自动化调节控制，使工业生产过程更加智能化，提高了生产效率和产品质量。
总之，人工智能的应用在各个领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、视觉识别、智能控制等等。
智能化技术文献综述
智能化技术文献综述智能化技术文献综述是一篇关于智能化技术发展、应用和研究的综合性论文，主要涉及以下几个方面：1. 引言：简要介绍智能化技术的背景、发展历程和现状，以及智能化技术在各领域的应用和重要性。
2. 智能化技术的基本理论：阐述智能化技术的基本原理和方法，如机器学习、人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法等。
此外，还可以介绍智能化技术在不同领域中的具体应用，如模式识别、智能控制、数据挖掘等。
3. 智能化技术的发展：分析近年来智能化技术的发展趋势，如深度学习、大数据、云计算、物联网等新兴技术，以及它们在实际应用中的优势和挑战。
4. 智能化技术的应用：详细介绍智能化技术在各个领域的应用成果，如智能制造、智能交通、智能医疗、智能家居等。
讨论智能化技术如何解决实际问题，提高工作效率，降低成本，以及改善人们的生活质量。
5. 智能化技术的研究现状与展望：总结当前智能化技术的研究热点和前沿，如自主驾驶、人机交互、智能机器人等。
同时，展望未来智能化技术的发展趋势和挑战，如人工智能伦理、隐私保护、安全性等。
6. 存在问题与挑战：分析智能化技术在发展和应用过程中面临的问题和挑战，如技术瓶颈、数据隐私、法律法规等。
7. 结论：总结文献综述的主要观点和发现，强调智能化技术在各领域的重要性和潜力，以及未来研究的方向和重点。
以下是一些与智能化技术文献综述相关的论文：1. 物联网下基于智能合约的访问控制综述：[1]2. 赋能技术背景下供应链平台化与智能化研究综述：[2]3. 我国特殊工程专业技术发展综述：[3]4. 我国信息技术教师专业发展研究综述与思考：[4]这些论文可以为您撰写智能化技术文献综述提供参考和借鉴。
在撰写过程中，请确保引用原始文献，并按照论文规范进行格式排版。
人工智能相关研究领域引用文献综述
人工智能相关研究领域引用文献综述随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今世界最具影响力和变革性的技术之一。
AI 的研究领域广泛，涵盖了机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等多个方面。
为了更深入地了解人工智能的发展现状和未来趋势，对相关研究领域的引用文献进行综述具有重要的意义。
在机器学习领域，许多研究致力于改进算法和提高模型的性能。
例如，深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别和分类任务中取得了显著的成果。
研究者们通过不断调整网络结构、优化训练参数等方法，提高了模型的准确性和泛化能力。
相关文献如1提出了一种新颖的卷积核设计方法，有效地提升了图像特征提取的效果。
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解和解释图像和视频中的内容。
文献2中介绍了一种基于生成对抗网络（GAN）的图像生成技术，能够生成逼真的新图像。
此外，目标检测和跟踪也是计算机视觉中的关键问题，相关研究如3提出了一种高效的目标检测算法，在准确性和速度方面都有较好的表现。
自然语言处理旨在让计算机理解和处理人类语言。
机器翻译是其中的一个重要应用，文献4中介绍了一种基于神经机器翻译的模型，大大提高了翻译的质量和流畅度。
情感分析也是自然语言处理的热门研究方向，通过分析文本中的情感倾向，为商业决策、舆情监测等提供支持。
例如5提出了一种基于深度学习的情感分析方法，具有较高的准确性。
智能机器人领域的研究则主要集中在机器人的感知、决策和控制方面。
文献6介绍了一种基于多传感器融合的机器人环境感知技术，使机器人能够更准确地感知周围环境。
在机器人的决策和控制方面，7提出了一种基于强化学习的算法，提高了机器人的自主决策能力和动作执行的准确性。
然而，人工智能的发展也面临着一些挑战。
数据隐私和安全问题是其中之一。
随着大量个人数据被用于训练人工智能模型，如何保护用户的隐私成为了一个亟待解决的问题。
相关文献8探讨了数据加密和匿名化技术在保护数据隐私方面的应用。
智能照明控制系统论文
智能照明控制系统论文智能照明控制系统论文一、引言随着科技的不断发展和人们生活水平的提高，智能家居逐渐成为了现代生活的趋势。
其中，智能照明控制系统作为智能家居的重要组成部分，具有节能、环保、舒适和便捷等优点，得到了广泛关注。
本文旨在探讨智能照明控制系统的设计和应用，以期为相关领域的研究提供参考。
二、文献综述在过去几十年中，智能照明控制系统已经经历了从有线到无线、从简单到复杂的发展过程。
国内外学者针对智能照明控制系统进行了广泛研究，涉及控制策略、系统架构、节能效果等方面。
其中，一些研究集中于照明控制算法的优化，如利用人工智能、物联网等技术提高控制精度和稳定性；另一些研究则关注于系统的设计和实现，如如何降低系统成本、提高用户体验等。
尽管取得了一定的成果，但仍存在一些问题，如系统集成度不高、智能化程度不足等。
三、系统设计针对现有智能照明控制系统的不足，本文提出了一种基于物联网技术的智能照明控制系统。
该系统采用无线通信技术，实现了对室内外照明设备的统一管理和远程控制。
系统整体架构包括感知层、传输层和应用层。
感知层负责采集照明设备的信息，如光线强度、开关状态等。
通过在每个照明设备上安装传感器和执行器，实现设备的实时监控和远程控制。
传输层采用无线通信技术，将感知层采集的数据传输至应用层。
本系统采用Zigbee协议，具有低功耗、低成本、高可靠性的特点。
应用层负责系统的管理和控制。
通过开发手机APP，用户可以随时随地查看和控制家中的照明设备。
此外，系统还具备智能场景预设、定时控制等功能，提高了用户体验。
四、实验与结果为了验证本文所提出的智能照明控制系统的有效性，我们在实验室和实际应用场景中进行了测试。
实验结果表明，该系统能够准确采集照明设备的信息，并实现远程控制。
同时，通过优化控制算法，系统能够根据环境变化自动调整照明设备的状态，达到了节能和舒适的目的。
在实际应用场景中，用户反馈该系统提高了生活便利性，并对节能减排做出了积极贡献。
ai总结文章文献综述
ai总结文章文献综述AI总结文章文献综述近年来，随着人工智能（AI）的快速发展，它已经成为了各个领域的热门话题。
AI的出现给人们的生活带来了诸多改变，从科学研究到工业生产，都受到了AI的影响。
本文旨在通过综述相关文献，总结AI在不同领域的应用和发展趋势。
1. AI在医疗领域的应用AI在医疗领域的应用日益广泛。
通过分析海量的医学数据，AI可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
例如，利用AI技术可以从医学影像中自动检测和诊断肿瘤，提高了诊断的准确性和效率。
此外，AI还可以进行基因序列分析，帮助研究人员寻找新的治疗方法和药物。
2. AI在金融领域的应用AI在金融领域的应用也非常广泛。
通过利用大数据和机器学习算法，AI可以帮助银行和金融机构进行风险评估和欺诈检测。
同时，AI还可以进行股市预测和交易策略制定，提高投资的准确性和效益。
此外，AI还可以进行信用评分和客户服务，提升金融机构的运营效率。
3. AI在交通领域的应用AI在交通领域的应用有助于解决交通拥堵和安全问题。
通过利用AI 技术，可以实现智能交通系统，实时监测交通流量和路况，优化交通信号控制，提高道路利用率和交通效率。
同时，AI还可以进行驾驶辅助和自动驾驶技术的研发，提高道路安全性。
4. AI在教育领域的应用AI在教育领域的应用也日益增多。
通过利用AI技术，可以实现个性化教育，根据学生的学习情况和特点，提供定制化的教学内容和方法。
同时，AI还可以进行智能评估和反馈，帮助教师和学生了解学习进展和问题所在。
此外，AI还可以进行智能化的教学管理和资源推荐，提升教育质量和效果。
5. AI在工业制造领域的应用AI在工业制造领域的应用有助于提高生产效率和产品质量。
通过利用AI技术，可以实现智能化的生产流程和设备管理，提高生产线的自动化水平。
同时，AI还可以进行质量控制和故障预测，减少生产过程中的错误和故障，提高产品的一致性和可靠性。
此外，AI还可以进行供应链管理和物流优化，提高整体生产效率。
基于单片机的智能晾衣架控制系统的设计与实现文献综述
文献综述前言本人毕业设计的论题为《基于单片机的智能晾衣架控制系统的设计与实现》，由于目前人们所使用的晾衣架多为不能随外界环境变化而自动收缩的传统类型，对实际生活用处得不到大的提高，因此本文的叙述对基于单片机的智能晾衣架控制系统的设计与实现具有一定得指导意义。
本文根据目前国内外学者对单片机研究成果，借鉴他们的成功经验，大胆的将单片机的应用和晾衣架系统相结合。
这些文献给与本文很大的参考价值。
本文主要查阅进几年有关单片机的文献期刊。
随着时代的发展人们对生活质量要求不断提高，目前人们所使用的晾衣架多为不能随外界环境变化而自动收缩的传统类型，国内现在也有生产智能晾衣架的厂家，但是他们所生产的智能晾衣架都是安装在阳台内部，通过电路的控制使晾衣架根据不同的情况垂直升降，以达到智能晾晒衣物的功能。
而本设计采用单片机作为智能晾衣架的检测及控制核心，通过温湿传感器探测外界环境的温度和湿度，当温度或湿度达到一定指标时，单片机控制电动机正转（或者反转）从而使衣架自动收回，当传动杆接触到位置开关时，电机停止转动；当雨停后，阳光充裕时，光敏电阻将信息反馈给单片机，单片机再控制电动机反转（或者正转）从而使衣架自动伸出接收晾晒,近几年单片机也和晾衣架的结合得到了巨大的发展。
李广弟等人所编写的《单片机基础》中，讲解的大量的单片机原理，以及单片机的系统应用，为广大的单片机初学者提供了有力的帮助，这极大地提高了我国对单片机方面的研究。
李广弟，朱月秀，冷祖祁等编著的《单片机原理及应用技术第三版，该教材的主要内容为单片机基础知识、单片机的汇编语言及应用程序设计方法、80C51单片机的指令系统；单片机的汇编语言及应用程序设计方法等8部分内容。
胡花编著的《单片机原理及应用技术》第一版，本书全面、详细地介绍了80C51单片机的结构和原理和应用技术。
主要内容包括：80C51单片机指令系统和程序设计、中断与定时技术、系统扩展技术、异步串行通讯技术等。
电气工程与智能控制毕业论文文献综述
电气工程与智能控制毕业论文文献综述引言电气工程与智能控制是现代科技领域中一个重要的研究方向。
随着科技的不断发展，电气工程和智能控制在各个领域得到广泛应用。
本文将对电气工程与智能控制的相关文献进行综述，从理论研究到应用实践，从传统方法到智能化技术，全面了解该领域的最新进展。
一、电气工程的发展历程电气工程作为一门学科，始于19世纪末的电力革命。
自那时起，电气工程经历了一个漫长的发展历程。
其中包括电力系统、电机与传动系统、电器与电子系统等诸多分支领域的研究。
文献中对电气工程的发展历程进行了详细的回顾，总结了各个时期的重要研究成果和创新思想。
二、传统方法在电气工程中的应用传统方法在电气工程中占据着重要地位。
例如，功率电子技术在电力系统中的应用，嵌入式系统在电机控制中的应用等。
这些方法经过长期的实践验证，为电气工程领域的发展做出了重要贡献。
文献综述了一些传统方法在电气工程中的应用案例，并对其优缺点进行了分析。
三、智能控制技术在电气工程中的应用随着人工智能技术的快速发展，智能控制技术在电气工程中的应用越来越广泛。
例如，深度学习在电力系统负荷预测中的应用，遗传算法在电机控制中的优化设计等。
文献中对智能控制技术在电气工程中的应用进行了梳理，探讨了其在提高系统性能、节能减排等方面的优势。
四、电气工程与智能控制的交叉研究电气工程与智能控制的交叉研究是当前热点领域之一。
这种交叉研究不仅可以提高电气系统的性能，还可以推动智能控制技术的发展。
例如，基于人工智能的电力系统自动化、智能电网等。
文献中对电气工程与智能控制的交叉研究进行了综述，分析了其应用前景和挑战。
五、电气工程与智能控制的未来发展方向电气工程与智能控制在未来仍有许多需要探索和研究的方向。
例如，对电力系统进行智能化改造，提高系统的可靠性和智能管理能力；开发新型的电机驱动控制方法，提高系统的运行效率和可调控性等。
文献中对电气工程与智能控制的未来发展方向进行了展望，并提出了一些建议和思考。
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智能控制的发展，应用及展望周杰 21225062摘要：智能控制是当今控制学领域研究和发展的热点之一。
本文论述了智能控制的发展过程，相比传统控制的优势，在低压电器中的应用，并对其未来发展做了展望。
关键词：发展历史；智能控制；低压电器技术；模糊控制；人工智能；展望1.智能控制的发展历史从20世纪60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，开始注意将人工智能技术与方法应用于控制系统。
1965年，美国著名控制论专家Zadeh 创立了模糊集合论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具；同年，美国著名科学家Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统；就在同年，傅京孙首先提出把人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。
1996年，Mendl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。
直到1967年，Leondes和Mendel才首先正式使用“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。
从20世纪70年代开始，傅京孙、Glorios 和Saridis等人从控制论角度进一步总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立了人—机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
在70年代中后期，以模糊集合论为基础，从模仿人的控制决策思想出发，智能控制在另一个方向—规则控制上也取得了重要的进展。
进入80年代以来，由于微机的迅速发展以及人工智能的重要领域—专家系统技术的逐渐成熟，使得智能控制和决策的研究及应用领域逐步扩大，并取得了一批应用成果。
80年代后期，神经网络的研究获得了重要进展，为智能控制的研究起到了重要的促进作用。
2.智能控制的分支目前关于智能控制的研究和应用沿着几个主要的分支发展，主要有专家控制、模糊控制、神经网控制、学习控制、基于知识的控制、复合智能控制、基于进化机制的控制、自适应控制等等。
有的已在现代工业生产过程与智能自动化方面投入应用。
主要介绍如下：专家控制是由K.J.Astrom将人工智能中的专家系统技术引入到控制系统。
组成的一种类型的智能控制。
借助专家系统技术，将常规的RLS 控制、最小方差控制等不同方法有机结合起来P 能根据不同的情况分别采取不同的控制策略。
模糊控制自1965年Zadeh 教授创建模糊集理论和1974年英国的Mamdani成功地将模糊控制应用于蒸汽机控制以来，模糊控制得到了很大的发展和广泛的应用。
模糊控制是基于模糊推理、模仿人的思维方式、对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制，成为处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法，构成了智能控制的重要组成部分。
神经网络控制是另一类智能控制的重要形式。
神经网络模拟人的大脑神经结构和功能，具有很强的自学习和自适应功能，近10年来发展迅速，在系统控制、系统辩识、故障诊断和容错控制中得到很好的应用P 成为当今智能控制中的研究热点领域之一。
学习控制系统是—个能在其运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息，积累控制经验，并在一定的评价标准下进行估值、分类、决策和不断改善系统品质的自动控制系统。
学习控制具有搜索、识别、记忆、推理4个主要功能。
傅京孙指出：几乎所有的学习算法都具有相似的学习特性。
较复杂的在线学习技术的实现需要高速度和大容量的计算机。
将各种智能控制方法的交叉应用是当前智能控制领域主要应用方向之一. 在模糊神经网络控制、专家模糊控制、专家神经网络控制、模糊变结构控制、自适应模糊控制、自适应神经网络控制、神经网络变结构控制等多种控制方法中。
有时应用起来非常困难。
例如系统采用模糊控制P 要建立正确的模糊规则和隶属函数非常困难。
而人工神经网络具有较强的自学习功能和容错能力. 但很难确定网络的结构和规模,难以实现If-Then规则编码。
因此, 将神经网络和模糊系统两方面的优点结合起来，使控制器既具有神经网络的学习功能、容错能力和连接式结构, 又具有高级的If-Then规则并易于嵌入专家系统，提高了智能控制的应用范围。
3.智能控制与传统控制的比较分析3.1传统控制的特点以稳定性的理论和反馈理论为基础的自动控制理论，使传统控制得到了巨大的发展，主要形成了四方面的特点：（1）具有完整的理论体系，形成了以反馈理论为核心，以精确的数学模型为基础，以微分和积分为主要数学工具。
以线性定常系统为主要研究对象的完善的理论和应用方法；（2）形成了以时域法、根轨迹法、线性系统为基础的分析方法；（3）具有严格的性能指标体系，稳态性能和动态性能都有具体而严格的指标；（4）在单机自动化，不太复杂的过程控制及系统工程领域中得到了广泛而成功的应用。
3.2传统控制的不足但传统控制也具有明显的局限性，其局限性主要表现在：（1）传统控制理论是建立在以微分和积分为数学工具的精确模型上，而这种模型通常是经过简化后获得的，对于高度非线性和复杂系统，数学模型将丢失大量的重要信息而失去使用价值；（2）传统控制理论虽然有自适应控制和鲁棒控制来处理对象的不确定性和复杂性，但在实际应用中，当受控对象存在严重的非线性、数学模型的不确定性及系统工作点变化剧烈的情况下，自适应和鲁棒控制存在难以弥补的严重缺陷。
应用的有效性受到很大的限制；（3）传统的控制系统输入的信息比较单一，而现代的复杂系统不仅输入信号复杂多样和容量大，并且要求对各种输入信息进行融合推理和分析，以便根据环境和条件变化；（4）传统控制系统的自学习、自适应、自组织功能和容错能力较弱，不能有效地进行不确定的、高度非线性的、复杂的系统控制任务。
3.3智能控制系统的特点智能控制是自动控制发展的新的阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂、非线性和不确定的系统控制问题。
智能控制系统具有以下几个特点：（1）较强的学习能力。
能对未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习、融合、分析、推理，并利用积累的知识和经验不断优化、改进和提高自身的控制能力；（2）较强的自适应能力。
具有适应受控对象动力学特性变化、环境特性变化和运行条件变化的能力；（3）较强的容错能力。
系统对各类故障具有自诊断、屏敝和自恢复能力；（4）较强的鲁棒性。
系统性能对环境干扰和不确定性因素不敏感；（5）较强的组织功能。
对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和协调功能，使系统具有主动性和灵活性；（6）实时性好。
系统具有较强的在线实时响应能力；（7）人一机协作性能好。
系统具有友好的人机界面，以保证人一机通信、人一机互助和人一机协同工作；（8）智能控制具有变结构和非线性的特点，其核心是组织级。
3.4智能控制与传统控制的关系智能控制与传统控制是密不可分的，而不是相互排斥的。
一般情况下，传统控制往往包含在智能控制之中P 传统控制在某种程度上可以认为是智能控制发展中的低级阶段。
根据目前研究情况的分析，智能控制和传统控制具有紧密的结合与交叉综合，主要表现在：（1）智能控制常常利用传统控制来解决“低层”的控制问题。
例如在分级递阶智能控制系统中，组织级采用智能控制，而执行级采用的是传统控制；（2）将传统控制和智能控制进行有机结合可形成更为有效的智能控制方法；（3）对数学模型基本成熟的系统，应采用在传统数学模型控制的基础上增加一定的智能控制手段的方法，而不应采用纯粹的智能控制。
4.智能控制在低压电器中的应用将智能控制技术引入低压电器，使低压电器技术在研究、检测、生产的各个环节上发生了根本的变化。
4.1低压电器的控制技术实现智能控制智能断路器就是将智能型监控器的功能与断路器集成在一起，主要是实现了脱扣器的智能化，断路器的保护功能大大加强，可实现长延时、短延时、瞬时过电流保护、接地、欠压保护等功能。
在断路器上可显示电压、电流、频率、有功功率、无功功率、功率因数等系统运行参数。
将微处理器引入交流接触器中，实现智能交流接触器起动、保护、分断全过程的优化控制，达到了节能、节材、无声运行、高操作频率、长寿命，并实现了与计算机的双向通信功能。
4.2低压电器的检测技术实现智能控制将计算机技术、传感器技术、电力电子技术与电器技术结合在一起，实现了电器动态过程各参数的可视化智能实时检测。
应用测量技术、数据融合技术以及模糊识别技术，解决难以直接测量的特征参数、电器动态过程中的疏失误差和电器性能的综合评估等问题。
实现了电器的实时最优控制，达到最优运行，同时大幅度提高其性能指标。
5.智能控制的展望5.1综合智能控制技术各种智能方法都具有自身明显的优势和特点，但同时存在一定的局限性，因此将不同的方法适当地结合在一起，相互取长补短，发挥各自优势，构成高级混合智能控制系统，从而获得单一方法所难以达到的效果，主要控制算法有：(1)专家系统与神经网络控制。
神经网络采用联接机制方法，专家系统采用的是符号逻辑方法，这两种方法分别对应人类智能活动的直观感知活动和逻辑认知活动。
如果将复杂系统分解成各种功能子系统模块，这些模块分别由神经网络或专家系统来实现。
对其中易于掌握其产生式规则的子系统应用专家系统方法，其余的子系统由神经网络来实现，从而两者结合建立专家系统和神经网络的混合系统。
(2)模糊神经网络技术。
模糊神经网络是把模糊逻辑系统与神经网络系统相结合，形成一个优势互补系统。
神经网络从结构上模仿人脑，形成“硬件”拓扑结构；模糊逻辑从功能上模仿人的大脑，形成“软件”模拟。
将这两种对人脑“硬件”和“软件”的模拟进行有机地结合，可相互取长补短，使得系统控制性能得到明显提高，将会获得传统控制方法和其它现代控制理论难以达到的效果。
(3)遗传算法与模糊逻辑。
模糊系统可以比较严密地表示和存储有关的领域知识。
而遗传算法在优化规则结构成员函数和学习模糊规则上具有明显优势，二者在很多方面具有互补性。
因此，可以将遗传算法与模糊逻辑进行广泛而深度地结合。
一方面可以用模糊控制规则来提高遗传算法的性能，克服未成熟收敛等现象：另一方面，应用遗传算法可以有助于模糊逻辑的数据库、规则库和知识库的设计与构造。
(4)遗传算法与神经网络。
将遗传算法与神经网络相结合，充分利用两者的优点。
两者的结合包括多种形式。
一是将遗传算法用于神经网络中，利用遗传算法的寻优能力来对神经网络的连接权值进行优化学习，以获得最佳权值。
将遗传算法用于神经网络控制的学习和训练，可以提高控制系统的性能，在系统的控制精度、动态特性和鲁棒性方面，都将得到较大的改善和提高。
不仅可提高收敛速度，而且可实现全局优化。
二是将神经网络用于遗传法中，来改进遗传算法的收敛性。
5.2仿人控制智能控制的目的就是模拟人的智能，使控制系统达到更高的目标。