智能控制发展趋势及应用
智能控制技术现状与发展
智能控制技术现状与发展智能控制技术现状与发展一、引言智能控制技术作为信息技术与控制技术相结合的产物，近年来迅速发展并广泛应用于各个领域。
本文旨在梳理智能控制技术的现状，以及对其未来发展的展望。
通过全面深入的研究，将为智能控制技术的发展提供指导和参考。
二、智能控制技术的定义与分类智能控制技术是一种基于信息技术和控制技术的综合应用领域，旨在通过对系统的感知、认知、决策和执行能力的增强，实现对系统的智能化控制。
根据应用领域和技术特点的不同，智能控制技术可以分为以下几类：智能控制技术、智能交通控制技术、智能家居控制技术、工业自动化智能控制技术等。
三、智能控制技术的关键技术与方法1\数据感知和处理技术：智能控制技术的基础是对系统内外环境的感知和采集数据，通过传感器、信号处理等技术手段，将环境信息转化为计算机可识别的数据。
2\智能算法和决策方法：智能控制技术的核心是通过计算机对感知数据进行智能分析和决策，常用的方法包括神经网络、遗传算法、模糊控制等。
3\执行器控制技术：智能控制技术的最终目标是对系统进行精确的控制和执行，通过电机、执行器等设备实现对系统的控制。
四、智能控制技术在不同领域的应用1\智能控制：智能控制技术在领域的应用日益广泛，包括工业、服务型、医疗等。
智能控制技术的发展将极大地提高的智能化水平，推动在各个领域的应用。
2\智能交通控制：智能控制技术在交通领域的应用主要体现在交通流量控制、智能信号灯、智能驾驶辅助系统等方面。
随着城市交通拥堵问题的日益严重，智能交通控制技术的应用将为交通管理带来革命性变化。
3\智能家居控制：智能家居控制技术是将智能控制技术应用于家庭生活领域的一种应用，通过集成家庭设备和系统，实现对家庭环境的智能化控制和管理，提高家居安全、舒适性和便利性。
4\工业自动化智能控制：工业自动化智能控制技术是将智能控制技术应用于工业生产线等领域，通过实现对生产过程的智能化控制，提高工业生产效率和质量。
自动控制技术的发展趋势
自动控制技术的发展趋势
自动控制技术的发展趋势主要包括以下几个方面：
1. 人工智能技术的应用：随着人工智能技术的不断发展，自动控制系统将更加智能化。
人工智能技术可以帮助系统自动学习、理解和适应环境变化，从而提高系统的自主决策能力和自适应能力。
2. 大数据和云计算的应用：通过收集和分析大量的实时数据，并利用云计算技术进行处理和存储，可以提高自动控制系统的决策能力和对复杂系统的建模能力。
3. 无线通信和物联网的应用：通过无线通信技术和物联网技术，可以将传感器、执行器和控制节点相互连接，并实现对设备和系统的远程监控和控制，提高自动控制系统的实时性和可靠性。
4. 自适应控制技术的应用：自适应控制技术可以根据系统的变化实时调整控制策略和参数，从而适应不同工况和外界干扰，提高系统的鲁棒性和稳定性。
5. 系统安全和可靠性的提升：自动控制系统的安全和可靠性是发展的重要方向。
随着自动控制系统在智能交通、航空航天、
能源、工业生产等领域的广泛应用，系统的安全性和可靠性要求也越来越高。
自动控制技术的发展趋势是朝着智能化、自适应、高效性、安全性和可靠性的方向不断发展。
这对于工业生产、交通运输、能源利用以及各个领域的自动化设备和系统都具有重要意义。
智能控制器市场分析
智能控制器市场分析一、市场规模及发展趋势随着智能科技的快速发展，智能控制器市场在近几年持续增长。
根据市场研究数据显示，智能控制器市场规模在过去五年里保持了稳定的增长，预计未来几年仍将保持较高增长率。
智能控制器的应用领域也在不断扩大，从家用智能家居产品到工业自动化系统，智能控制器的需求持续增长。
二、市场需求分析智能控制器在各个行业中的应用需求日益增长，特别是在工业自动化、智能家居、交通运输等领域。
随着人们对生活品质和工作效率的要求不断提高，对智能控制器的需求也在不断增加。
智能控制器能够提高设备的自动化程度，带来更高的效率和便利，因此受到市场的青睐。
三、竞争格局分析智能控制器市场竞争激烈，主要竞争者包括国内外知名企业以及一些创新型的初创公司。
国内企业在技术研发和成本控制方面具有一定优势，而国际企业则在品牌知名度和市场渠道方面较为强大。
随着市场的不断扩大，竞争格局也在发生变化，企业需要不断提升产品技术实力和服务质量，以保持竞争力。
四、市场机遇与挑战智能控制器市场具有广阔的发展前景，随着5G、物联网等技术的推动，智能控制器的应用领域将进一步扩大。
同时，市场竞争也在加剧，企业需要不断创新，提高产品品质，以抓住市场机遇。
同时，技术的更新换代也为企业带来挑战，如何跟上技术的步伐，提升研发能力，是企业需要面对的重要问题。
五、市场发展趋势分析未来智能控制器市场将呈现以下几大发展趋势：1.智能化应用增多：智能控制器将在更多领域展开应用，如智能城市、智慧工厂等。
2.技术创新加速：人工智能、大数据等技术的应用将加快智能控制器产品的升级换代。
3.市场竞争加剧：市场份额纷争激烈，企业需要提升产品品质和技术实力。
4.智能化生活需求增加：消费者对智能化产品的需求不断增加，带动智能控制器市场的发展。
六、结语综上所述，智能控制器市场在未来具有巨大的发展潜力，但同时也面临着激烈的竞争和技术挑战。
企业需要抓住市场机遇，不断提升产品品质和技术实力，才能在市场中立于不败之地。
控制系统的未来发展趋势：探讨控制系统的未来发展趋势和应用前景
控制系统的未来发展趋势：探讨控制系统的未来发展趋势和应用前景引言控制系统是现代工业中至关重要的一部分，它帮助我们管理和控制各种设备和过程。
随着科技的不断进步，控制系统也在以惊人的速度发展，实现更高效、智能化的控制与管理。
本文将探讨控制系统的未来发展趋势，并展望其未来的应用前景。
1. 自动化技术的进一步发展自动化技术在控制系统中扮演着重要角色，它使得系统可以实现自主运作和智能化控制。
未来，随着机器学习、人工智能和大数据分析等技术的不断发展，控制系统的自动化将进一步提升。
1.1 机器学习的应用机器学习技术可以使得控制系统从过去的静态控制转变为动态控制。
通过对海量数据进行分析和学习，机器学习可以提供更加精确的预测和决策能力，进而实现更加智能化的控制系统。
1.2 人工智能的影响人工智能技术的快速发展也将对控制系统产生深远影响。
通过使用深度学习和神经网络等技术，人工智能可以模拟人类的思维过程，实现更加高级和复杂的决策和控制功能。
2. 多领域融合的趋势控制系统作为一个广泛应用于各个领域的技术，未来的发展将更加注重多领域融合。
不同领域的知识和技术相互结合，将为控制系统带来更多的创新和应用。
2.1 工业控制系统的进化工业控制系统的发展已经成为工业领域的重要趋势。
随着工业4.0的普及，各个工业过程将更加智能化和自动化。
通过将传感器、机器人和数据分析等技术应用于控制系统中，工业控制系统将实现更高效、精确和可靠的控制。
2.2 建筑控制系统的创新建筑控制系统也将受益于多领域融合的趋势。
通过将建筑设计、能源管理和环境控制等领域的知识结合，建筑控制系统将实现更加智能和节能的控制。
例如，通过智能化的照明系统和空调系统，建筑可以自动适应人员的需求，提高能源利用效率。
2.3 交通控制系统的发展随着城市化的进程，交通管控成为一个重要的挑战。
控制系统在交通领域的应用也将不断发展。
通过将交通流量分析、信号控制和优化算法等技术融合，交通控制系统可以实现更加高效和安全的交通管理。
机器人智能控制技术的发展与应用
机器人智能控制技术的发展与应用近年来，随着科技的飞速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
机器人作为人类的智能助手，既能减轻人们的工作负担，又能提高工作效率。
而机器人智能控制技术的不断发展，则为机器人的智能化和自主化提供了强大的支持，为人们的生活带来了巨大的变革和便利。
一、机器人智能控制技术的背景与起源机器人智能控制技术的发展离不开人工智能、计算机科学和自动控制等学科的交叉融合。
早期的机器人主要依靠预设程序执行任务，无法适应复杂和变化多端的环境。
因此，人们开始研究如何让机器人具备智能认知和学习能力。
这就需要机器人能够感知外界环境，并根据环境的变化灵活调整自身的行为。
二、机器人智能控制技术的发展1. 传感技术的进步机器人智能控制技术最重要的一环就是传感技术的进步。
传感器可以让机器人感知外界环境，从而准确判断周围的状态和变化。
例如，光学传感器可以帮助机器人测量距离和检测物体；声音传感器可以帮助机器人识别声音和语音指令；力传感器可以让机器人感知到物体的重量和力度。
这些传感器的发展为机器人提供了更加全面和准确的感知能力。
2. 智能算法的改进随着机器学习和深度学习等技术的不断发展，机器人智能控制技术的算法也得到了极大的改进。
传统的控制算法主要依靠人为编写的规则，但这种方式无法适应复杂的环境和任务。
而机器学习和深度学习算法则可以通过分析大量数据和模式识别等方式，让机器人自动学习和优化自身的行为。
这种智能算法的改进为机器人的智能化提供了新的思路和方法。
3. 自主导航与路径规划自主导航和路径规划是机器人智能控制技术中的重要研究内容。
自主导航是指机器人能够在未知环境中进行地图构建和定位，从而实现精确定位和导航。
路径规划则是指机器人能够根据环境和任务要求，选择最优的路径来完成任务。
这些技术的发展使得机器人可以在复杂和不确定的环境中独立完成任务，大大提高了机器人的应用范围和效率。
三、机器人智能控制技术的应用领域1. 工业领域机器人在工业领域的应用早已超出了简单的生产线作业。
智能控制技术的发展现状与应用
智能控制技术的发展及其应用一、国内外研究现状及发展趋势智能控制（intelligent controls），是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器，以实现控制目标的自动控制技术。
自1932年奈魁斯特（H.Nyquist）的有关反馈放大器稳定性论文发表以来，控制理论的发展已走过了60多年的历程。
一般认为，前30年是经典控制理论的发展和成熟阶段，后30年是现代控制理论的形成和发展阶段。
随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已难以解决复杂系统的控制问题。
智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。
从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。
1965年，美籍华裔科学家傅京孙教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，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。
20世纪70年代初，傅京孙、Glofiso和Saridis等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要进展。
1974年，Mamdani提出了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，将模糊集和模糊语言逻辑用于工业过程控制，之后又成功地研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器的智能化水平有了较大提高。
模糊控制的形成和发展，以及与人工智能的相互渗透，对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。
20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。
新控制技术的发展趋势与应用前景展望
新控制技术的发展趋势与应用前景展望随着科学技术的不断进步与发展，新控制技术在各个领域中得到了广泛应用。
本文将探讨新控制技术的发展趋势与应用前景展望。
一、发展趋势新控制技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 智能化：随着人工智能技术的不断突破，新控制技术逐渐智能化。
智能控制系统能够根据环境变化自主调节，实现自适应控制，提高系统的稳定性和效率。
2. 网络化：新控制技术在大数据和互联网技术的支持下，越来越向网络化方向发展。
通过云计算和物联网技术，实现多个控制系统之间的远程监控和协同操作。
3. 高性能：随着硬件设备的升级和工艺的改进，新控制技术的性能也不断提升。
高速、高精度、高可靠性是新控制技术的主要特点。
二、应用前景展望新控制技术的应用前景非常广阔，涉及到各个领域，包括工业生产、交通运输、医疗保健等。
具体体现在以下几个方面：1. 工业自动化：工业生产是新控制技术的一个重要应用领域。
通过智能控制系统，可以实现生产流程的自动化、精确化，提高生产效率和产品质量。
2. 智能交通：交通运输领域是另一个重要的新控制技术应用领域。
智能交通系统可以实现交通信号的智能控制、车辆的智能导航等功能，提高交通运输效率，减少交通事故发生率。
3. 医疗健康：在医疗保健领域，新控制技术可以应用于医疗器械、病房环境监控等方面。
智能医疗设备能够实现临床数据的实时监测和分析，提高医疗诊断的准确性和效率。
综上所述，新控制技术的发展趋势是智能化、网络化、高性能化，应用前景广阔，涉及到工业生产、交通运输、医疗保健等各个领域。
随着科技的不断进步，新控制技术必将在未来发挥越来越重要的作用，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。
车辆智能控制技术的现状与发展趋势
车辆智能控制技术的现状与发展趋势在当今科技飞速发展的时代，车辆智能控制技术正以前所未有的速度改变着我们的出行方式和交通生态。
从自动驾驶的逐步实现到车辆与外界环境的智能交互，车辆智能控制技术的每一次进步都为我们带来了更多的便利和安全保障。
目前，车辆智能控制技术已经在多个领域取得了显著的成果。
自动驾驶技术无疑是其中最引人注目的一项。
虽然完全自动驾驶尚未广泛普及，但部分自动驾驶功能，如自适应巡航控制、自动泊车等，已经在许多车型中得到应用。
这些功能通过传感器和算法，使车辆能够自动感知周围环境，调整车速和行驶方向，大大减轻了驾驶员的负担。
车辆的智能安全系统也在不断完善。
例如，防撞预警系统可以实时监测前方车辆的距离和速度，当存在碰撞风险时及时向驾驶员发出警报；盲点监测系统则能帮助驾驶员发现车辆侧后方的盲区，减少因视线受阻而导致的事故。
此外，智能紧急制动系统能够在紧急情况下自动刹车，避免或减轻碰撞的严重程度。
智能座舱技术也是车辆智能控制的重要组成部分。
车内的显示屏越来越大，功能越来越丰富，不仅可以提供导航、娱乐等信息，还能与驾驶员和乘客进行智能交互。
语音识别技术的发展使得驾驶员可以通过语音指令来操作车辆的各种功能，提高了驾驶的便利性和安全性。
在能源管理方面，车辆智能控制技术也发挥着重要作用。
电动汽车的电池管理系统能够实时监测电池的状态，优化充电和放电策略，延长电池寿命，提高续航里程。
同时，混合动力汽车的动力分配系统可以根据行驶工况智能地调整发动机和电动机的工作模式，实现最佳的燃油经济性。
然而，车辆智能控制技术在发展过程中也面临着一些挑战。
首先是技术的可靠性和安全性问题。
自动驾驶系统在复杂的交通环境中可能会出现误判或故障，导致严重的事故。
因此，需要进行大量的测试和验证工作，以确保技术的成熟和可靠。
其次，法律法规和伦理道德问题也亟待解决。
例如，在自动驾驶车辆发生事故时，责任如何界定？车辆的决策算法是否符合道德标准？这些问题都需要社会各界共同探讨和制定相关的规范和准则。
智能PID控制的发展现状及应用展望
智能PID控制的发展现状及应用展望【摘要】智能PID控制是一种在工业控制领域应用广泛的控制技术。
本文首先介绍了智能PID控制的重要性和定义，然后简要概述了智能PID控制技术的发展历程以及其基本原理。
接着分析了智能PID控制在工业控制中的应用，并展望了该技术的发展趋势和在自动化领域的前景。
总结部分强调了智能PID控制技术的重要性，并探讨了其应用前景和发展趋势。
通过本文的阐述，读者可以更全面地了解智能PID控制技术在工业控制中的重要性和潜在价值，为相关领域的研究和实践提供借鉴。
【关键词】智能PID控制，发展现状，应用展望，重要性，定义，技术，历程，基本原理，工业控制，发展趋势，自动化领域，前景展望，结论。
1. 引言1.1 智能PID控制的重要性智能PID控制在现代工业控制中扮演着重要的角色，其重要性主要体现在以下几个方面：1. 提高系统稳定性和精度：PID控制器通过不断地调整控制参数，使得系统能够更快地响应外部干扰，变化更加平稳，从而提高系统的稳定性和精度。
2. 降低成本和提高效率：智能PID控制可以根据系统的实时情况进行调节，使得系统运行更加高效，减少了资源的浪费，降低了生产成本。
3. 适应性强：智能PID控制器可以根据系统的实时变化进行自适应调整，无需人工干预，自动适应环境变化，提高了系统的适应性和鲁棒性。
4. 扩展性好：智能PID控制器可以根据系统需求进行扩展和改进，实现多种控制策略的组合，应对不同的控制问题，提高了系统的灵活性。
智能PID控制在工业控制中的重要性不言而喻，它已经成为现代工业自动化控制系统的核心技术之一，对于提高生产效率、降低成本、改善产品质量具有非常重要的意义。
1.2 智能PID控制的定义智能PID控制是一种基于比例、积分和微分的控制算法，通过对系统的反馈进行连续调节，以实现系统的稳定性和性能优化。
PID控制器根据系统的偏差（即期望值与实际值之间的差异）来调整输出信号，使系统的输出尽可能接近期望值。
智能控制技术发展趋势
智能控制技术发展趋势智能控制技术随着科技的不断发展而不断提升，已经成为当今社会中不可或缺的一部分。
这些技术的应用范围涉及各个领域，从工业自动化到家庭智能化，从交通控制到医疗设备，都能看到智能控制技术的身影。
本文将重点介绍智能控制技术的发展趋势，并展望未来该领域的前景。
一、边缘智能化的兴起边缘计算技术的迅猛发展为智能控制技术的应用提供了更多可能性。
传统的智能控制系统往往需要大量的计算资源以实现复杂的算法和决策逻辑。
而边缘智能化通过将计算任务下放到设备的边缘，不仅能够减轻中央服务器的负担，还能提高响应速度和安全性。
同时，边缘智能化还能够提供更好的隐私保护，因为数据不再需要传输到云端进行处理，可以在本地进行计算和分析。
二、深度学习技术的应用拓展深度学习技术作为人工智能领域的重要支撑，已经在智能控制技术中发挥了重要作用。
深度学习可以通过训练模型来实现对复杂问题的处理和决策，从而提高智能控制系统的性能。
目前，深度学习已经成功应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
未来，随着计算能力的继续提升和数据量的不断增加，深度学习技术在智能控制技术中的应用将会更加广泛，例如在自动驾驶、工业生产和智能家居等领域。
三、物联网与智能控制的结合物联网的发展为智能控制技术的应用带来了更多的可能性。
物联网通过将各种设备和传感器连接起来，实现设备间的信息交互和智能决策。
智能控制技术可以通过读取传感器数据、分析环境信息和用户行为，从而实现对设备的智能控制和优化。
例如，智能家居系统可以通过感应器感知用户离开家后自动关闭电器设备，节省能源并提高生活便利性。
四、虚拟现实技术的应用拓展虚拟现实技术的兴起为智能控制技术的应用带来了全新的体验和交互方式。
通过虚拟现实技术，用户可以身临其境地感受和操作智能控制系统，从而提高用户体验和参与度。
例如，在工业生产中，操作员可以通过虚拟现实技术远程控制机器人进行操作，降低了人身安全风险。
在医疗领域，虚拟现实技术可以提供更真实的手术模拟和培训环境，提高医生的操作技能和病人的治疗效果。
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智能控制的发展趋势和应用学号*******姓名******老师钟春富摘要：描述了智能控制产生的历史以及全世界对于智能控制有研究的多个国家在智能控制的研究方向以及研究水平，介绍了智能控制的发展趋势以及智能控制发展面临的问题，详述了智能控制的主要研究方向，说明了智能控制的应用方向以及具体应用，展望了智能控制的发展前景以及对于社会生产和日常生活的积极意义。
关键词：智能控制、模糊控制、神经网控制、专家控制、智能化。
一、智能控制的产生人类的进化归根结底是智能的进化，而智能反过来又为人类的进步服务。
我们学习与研究智能系统、智能机器人和智能控制等，其目的就在于创造和应用智能技术和智能系统，从而为人类进步服务。
因此，可以说对智能控制的钟情、期待、开发和应用，是科技发展和人类进步的必然趋势。
在科学技术发展史上，控制科学同其他技术科学一样，它的产生与发展主要由人类的生产发展需求和人类当时的知识水平所决定和限制的。
20世纪以来，特别是第二次世界大战以来，控制科学与技术得到了迅速的发展，由研究单输入单输出被控对象的经典控制理论，发展成了研究多输入多输出被控对象的现代控制理论。
1948年，美国著名的控制论创始人维纳(N．Wiener)在他的《控制论》中第一次把动物和机器相提并论，引起哲学界的轩然大波，有人骂控制论是“伪科学”。
直到1954年钱学森博士在《工程控制论》中系统地揭示了控制论这一新兴学科对电子通讯、航空航天和机械制造工业等领域的重要意义和深远影响后，反控制论的热潮才逐渐开始平息。
20世纪60年代，由于空间技术，海洋技术和机器人技术发展的需要，控制领域面临着被控对象的复杂性和不确定性，以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。
被控对象的复杂性和不确定性表现为对象特性的高度非线性和不确定性，高噪声干扰，系统工作点动态突变性，以及分散的传感元件与执行元件，分层和分散的决策机构，复杂的信息模式和庞大的数据量。
面对复杂的对象，复杂的环境和复杂的任务，用传统控制(即经典控制和现代控制)的理论和方法去解决是不可能的。
其原因有三：第一，传统控制理论都是建立在微积分为工具的精确模型上的，而复杂系统的复杂性和不确定性都难以用精确的数学模型描述，否则就会使原问题丢失很多有用的信息。
例如：用筷子夹取食物放入口中，这套看似简单的动作，如果我们要把这一系列的动作和环境建立出精确的数学模型，然后再一步步按模型去操作，可以想象其过程何等地难以实现!第二，传统的控制理论虽然也有办法对付控制对象的不确定性和复杂性，如自适应控制和Robust控制可以克服系统中所包含的不确定性，达到优化控制的目的，但他们仅使用于系统参数在一定范围内缓慢变化的情况，其优化控制的范围是很弱的。
第三，传统的控制系统要求输入的信息比较单一，而现代的控制系统要面对复杂系统以各种形式——视觉的、听觉的、触觉的和直接操作的方式，将周围环境信息作为输入的状况，并将各种信息进行融合，分析和推理，再随环境与条件的变化，相应地采取对策或行动，由此智能控制应运而生。
人们在实践中观察到人类具有很强的学习和适应周围环境的能力。
有些复杂的系统，凭人的知觉和经验很好的进行操作并达到理想的结果，这就产生了，新的、具有远大前程的智能控制理论。
智能控制理论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，是智能控制的低级阶段。
因此，智能控制理论无疑是控制理论发展的高级阶段。
在这个意义上，传统控制和智能控制可以统一在智能控制的框架下。
1985年IEEE(美国电气和电子工程师协会)在美国召开了第一届智能控制学术会议，1987年在美国IEEE控制系统学会与计算机学会召开了智能控制的第一次国际会议，标志着智能控制有了长足的发展。
随后一些国际学术组织(如IFAC等)定期或不定期地举办各类有关智能控制的国际学术会议或研讨会，说明智能控制理论在不断的发展。
我国已经分别于1993年、1997年、2000年、2002年组织召开了四届全球智能控制与自动化大会(WCI．CA)，已成立的学术团体有中国人工智能学会，计算机视觉与智能控制学会，中国智能机器人专业委员会和中国自动化学会智能自动化专业委员会等，这些情况表明，智能控制作为一门独立的新学科，已经在我国建立起来。
应该指出，在模糊控制、仿人智能控制等方面的研究，我国已经形成了自己的特色，为发展、完善和推动智能控制的研究起到了较大的促进作用。
智能控制的定义：智能控制至今为止并没有一个公认的、统一的定义。
我们为了探究智能控制的概念和技术，开发智能控制新的性能和性能和方法，比较不同研究者和不同国家的成果，就要求对智能控制有某些共同的理解下面提出的是被广泛接受的关于智能控制的定义。
所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。
智能控制在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统. 智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。
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( 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。
智能控制突破了传统控制理论中必须基于数学模型的框架, 它基本上按实际效果进行控制, 不依赖或不完全依赖于控制对象的数学模型, 又继承了人类思维的非线性特性。
某些智能控制方法还具有在线辨识、决策或总体自寻优的能力和分层信息处理、决策的功能。
二、智能控制的发展趋势智能控制的研究内容智能控制是控制理论、人工智能(AI)和计算机科学相结合的产物。
智能控制系统是在控制论、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系统。
智能控制突破了传统控制理论中必须基于微分方程为基础的数学模型框架，基本上按实际效果进行控制，演绎了以离散型数据为样本的非线性特性。
某些智能控制方法还具有在线辨识、决策或总体自寻优的能力和分层信息处理、决策的功能。
结合具体的工业生产过程，各种智能控制系统正在发挥巨大的经济和社会效益。
最初人们认为智能控制是自动控制理论(AC)与人工智能(AI)或AC、AI与运筹学(OR)的结合，但事实上智能控制是一门仍在不断丰富和发展中的具有众多学科集成特点的科学与技术。
它不仅包含了AC、AI、OR、系统理论(ST)和计算机科学(cs)的内容，而且还从生物学、生理学、心理学、协同学及人类知识理论等学科中吸取了丰富的营养。
目前，关于智能控制的主要研究内容有：自适应控制(Adaptive Contr01)、模糊控制(FuzzyContr01)、神经网控制(Neural Net．based Contr01)、基于知识的控O(Knowledge Based Contr01)或专家控制(EXpert Contr01)、复合智能控锘tJ(Hybrid IntelligentContr01)、学习控带lJ(1eaming Contr01)和基于进化机制的控带lJ(Evolutionary Mechanism Based Contr01)。
这些有的已在现代工业生产过程的智能控制与智能自动化投入实际应用。
1、模糊控制利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。
然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。
换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。
因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。
模糊控制是采用模糊语言控制律把基于专家知识的控制策略转换为自动控制具体策略的控制，其基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列的“IF(条件)．THEN(作用)”的形式表示的控制规律，通过模糊推理得到控制作用集，作用与被控对象或过程。
目前，模糊控制技术已经日趋成熟，稳定性分析问题正得到解决，模糊芯片已经研制成功，其功能不断增强，成本不断下降，模糊开发软件包不断涌现，直接应用模糊芯片开发产品已成为一种趋势。
2、神经网络控制神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。
它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。
神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。
它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。
在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。
神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。
神经网络控制是模拟人类神经中枢系统智能活动的一种控制方式。
由于它具有自适应能力和自学能力，因此适合于复杂系统智能控制的研究工具。
神经元网络利用神经元之间的联结与权值进行自我学习，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，初步实现了生物神经系统的部分功能。
神经网络具有的非线性映射能力、并行计算能力、自学习能力以及强鲁棒性等优点已经广泛应用于控制领域，尤其是非线性控制领域。
3、专家控制专家式控制系统，或叫做专家控制系统(expert control system,ECS)它已广泛应用于故障诊断、工业设计和过程控制，为解决工业控制难题提供一种新的方法，是实现工业过程控制的重要技术。
专家控制是在将专家的理论和技术同控制理论及方法有机结合的基础上，在未知环境模仿专家的智能实现对系统的有效控制。
根据专家系统技术在控制系统中应用的复杂程度，可分为专家控制系统和专家式控制器两种主要形式。
专家控制系统具有全面的专家系统结构，完善的知识处理功能和实时控制的可靠功能，知识库庞大，推理复杂等特点。