智能控制技术现状与发展
智能控制技术在无人机中的应用
智能控制技术在无人机中的应用一、引言随着无人机技术的不断发展，越来越多的无人机应用于军事和民用领域。
与此同时，智能控制技术的发展也为无人机提供了更为完善和高效的控制方式。
本文将介绍智能控制技术在无人机中的应用现状及未来发展趋势。
二、智能控制技术在无人机中的应用现状无人机通常使用集成电路来控制其飞行、摄像和数据传输等功能。
然而，由于无人机在空中操作的过程中存在着各种复杂、不稳定或不可预测的因素，如天气、地形等，因此需要更加智能的控制系统。
1.传感器技术的应用无人机需要完善的传感器技术来感知飞行状态和避免事故。
光学传感器、红外传感器和激光雷达等技术可以为无人机提供更加准确和全面的信息支撑。
通过集成多种传感器技术，无人机可以自主决策并调整其飞行动作。
2.控制算法的优化现代控制算法如PID（比例-积分-微分算法）和模糊控制等技术已经在无人机中得到广泛应用。
这些算法可以通过持续的反馈，实时计算和控制无人机动作来避免失控和事故的发生。
3.人工智能技术的发展人工智能技术如深度学习、强化学习和神经网络等已经结束应用于无人机中，帮助实现更加自主和高效的控制。
三、智能控制技术在无人机中的发展趋势随着无人机技术和智能控制技术的不断发展，接下来的发展趋势将会包括：1.更加智能化的自主飞行未来的无人机将会更加智能化，以自主判断并决策其飞行动作。
这种转向基于深度学习和强化学习的人工智能技术，可以提高无人机的智能和适应性。
2.更加全面的多传感器集成技术未来的无人机将会集成更多的传感器技术，以实现更加准确和全面的感知和控制能力。
例如，基于声学、光学、雷达和毫米波等多种传感器的集成，将可以帮助无人机自主决策并完成复杂行动，如制定和执行飞行计划、完成高难度任务等。
3.更加人性化的界面设计未来的无人机将会更加人性化，以帮助用户更加轻松地掌控飞行。
例如，无人机可以通过语音或手势交互的方式，进行更加智能化的操作和控制。
四、结论智能控制技术是未来无人机发展的必然趋势，同时也是无人机应用的关键技术之一。
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。
智能控制发展现状
智能控制发展现状
智能控制的发展现状可以从以下几个方面进行分析。
首先是智能控制在家庭领域的应用。
随着智能家居技术的不断发展，越来越多的家庭开始采用智能控制系统，实现对家居设备的智能化管理。
例如，通过智能手机等移动设备可以远程控制家庭照明、温度调节、电器设备等，提高了生活的便利性和舒适度。
其次是智能控制在工业生产中的应用。
智能控制系统能够对生产过程进行智能化管理和优化，提高生产效率和质量。
例如，工业机器人的智能控制系统可以根据生产线上的实时情况进行自主调整和优化，实现生产过程的高效率和精准控制。
另外，智能控制在交通运输领域也有广泛的应用。
智能交通系统能够通过使用传感器、摄像头等技术，实现对交通流量、信号灯等进行智能控制和管理，提高交通效率，减少交通堵塞和事故发生的可能性。
此外，智能控制还在农业、医疗、能源管理等领域发挥着重要的作用。
例如，在农业领域，智能控制系统能够监测土壤湿度、温度等环境参数，实时调节灌溉和施肥，提高农作物的产量和质量。
总的来说，智能控制技术的发展已经深入到生活的各个领域，为人们的生活和工作带来了便利和效益。
随着人工智能、物联
网等技术的不断进步，智能控制的应用将会越来越广泛，为未来的社会发展带来更多的可能性。
人工智能与自动化控制
人工智能与自动化控制在当今信息技术快速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和自动化控制成为了热门话题。
人工智能作为一项前沿技术，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。
同时，自动化控制技术也在不断革新，提高生产效率和质量。
本文将探讨人工智能与自动化控制的发展现状、挑战和前景。
一、人工智能在生活中的应用随着人工智能技术的不断进步，它的应用范围也在不断扩大。
现在我们可以通过智能手机的语音助手与人工智能进行交互，无需触摸屏幕即可获得所需信息。
智能家居系统可以通过人工智能技术自动控制家中的电器设备，提高居住环境的舒适度。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策，提高医疗水平。
此外，人工智能还在社交媒体、金融、交通等领域得到广泛应用。
二、自动化控制的发展与挑战自动化控制是指利用计算机和传感器等技术对工业过程进行控制和管理。
它可以提高生产线的效率和准确度，降低劳动成本。
自动化控制主要集中在制造业领域，如汽车制造、电子设备生产等。
随着工业4.0时代的到来，自动化控制技术正在迎来新的发展机遇。
然而，自动化控制也面临一些挑战。
一方面，复杂的生产流程和多样化的产品需求使得自动化控制系统变得更加复杂。
另一方面，自动化控制会导致一部分人失去就业机会，这也是一个社会问题。
三、人工智能与自动化控制的结合人工智能和自动化控制技术可以相互融合，实现更高效和智能的生产管理。
例如，通过人工智能技术，自动化工厂可以实现生产过程的自动监控和调整，提高生产效率和质量。
另外，在智能交通领域，人工智能可以帮助实现交通信号的智能控制和交通拥堵的优化。
同时，人工智能还可以通过对大数据的分析，优化生产计划和物流管理，提高资源利用效率。
四、未来的发展前景人工智能和自动化控制技术的进步将在未来带来更多机遇和挑战。
随着人工智能算法的不断改进，它将能够更好地理解人类语言和行为，实现更加智能的交互。
同时，自动化控制技术也将在更多领域得到应用，如农业、城市管理等。
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。
人工智能控制技术的发展与研究现状
人工智能控制技术的发展与研究现状
一、人工智能控制技术的发展
人工智能控制技术是在人工智能科学的指导下，利用人工智能技术对控制系统进行复杂的控制、优化、分析和仿真的技术。
它是自动控制的一项新兴技术，主要研究内容包括人工智能控制理论、实现技术、控制算法和控制策略等理论和技术。
近年来，随着计算机技术和信息技术的迅速发展，以及现代控制设计理论、技术和方法的逐步应用，人工智能控制技术凭借其稳定、准确、快速的控制特性，已经成为行业应用中广泛运用的一种新型技术。
它已经在军事、航空航天、机器人、电力、通信、自动化等多个领域中都有广泛应用。
人工智能控制技术的主要发展方向包括以下几个方面：
1）基于实时调度的人工智能控制：它首先实现了在模糊环境中的控制参数的实时调度，从而实现了复杂系统的有效控制。
2）声控制技术：它是一项新兴的人工智能控制技术，它利用语音信号对系统进行控制，使系统获得更好的控制效果。
3）强化学习技术：它基于大规模数据的机器学习，能够为控制系统提供准确而有效的控制策略。
4）基于神经网络的控制策略：它利用神经网络技术。
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。
智能控制的发展现状
智能控制的发展现状智能控制是指基于计算机和先进技术实现对各种设备和系统的智能化控制，它是人工智能和物联网技术的结合体，为人们的生活和工作带来了便利和效益。
目前，智能控制技术在各个领域已经取得了长足的发展。
在家庭领域，智能控制技术已经得到了广泛应用。
通过智能控制系统，人们可以实现对家居设备的远程控制，例如智能灯光系统可以根据天气和时间自动调节亮度和色调；智能家电可以通过手机APP进行控制，随时随地监测和调整家电的工作状态。
此外，智能家居系统还可以通过学习用户的习惯和喜好，自动调整设备的工作状态，提供更加便捷舒适的居家环境。
在工业领域，智能控制技术也取得了重大突破。
例如，工厂生产线的智能控制系统可以实现自动化生产，提高生产效率和产品质量。
智能仓库管理系统可以自动识别货物并进行分拣和储存，大大提高了物流效率。
此外，人工智能和机器学习技术也被应用于智能控制系统中，使得系统能够根据实时数据进行智能决策和预测，提高设备的运行效率和稳定性。
在交通领域，智能控制技术也被广泛应用。
智能交通系统通过无线通信和智能感知设备，可以实现实时交通信息的收集和分析，为交通管理者提供决策支持。
智能交通控制系统可以根据实时路况自动调整红绿灯的时序和车道的分配，优化交通流量，减少拥堵和车祸。
此外，智能导航系统和智能停车系统也可以帮助司机选择最佳的行驶路线和停车位，提高交通效率和用户体验。
尽管智能控制技术已经取得了很大的进展，但仍然面临一些挑战。
首先，智能控制涉及到大量的数据采集和处理工作，需要解决海量数据的存储和分析问题。
其次，智能控制系统的安全性和可靠性也是需要关注的问题，特别是在涉及到核能、航空航天等领域，系统的失效可能导致严重后果。
此外，智能控制系统的普及也依赖于标准的统一和协议的兼容，需要各个厂商和组织的共同努力。
综上所述，智能控制技术已经在家庭、工业和交通等领域取得了广泛应用，并且在实现自动化、提高效率和优化用户体验等方面发挥了重要作用。
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摘要：在此我综述智能控制技术的现状及发展,首先简述智能控制的性能特点及主要方法;然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状;接着论述智能控制的发展。
智能控制技术的主要方法，介绍了智能控制在各行各业中的应用。
随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
关键词：智能控制应用自动化浅谈智能控制技术现状及发展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。
对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。
定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。
因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。
此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。
高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。
为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。
这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
一、智能控制的性能特点及主要方法1.1根据智能控制的基本控制对象的开放性，复杂性，不确定性的特点，一个理想的智能控制系统具有如下性能：（1）系统对一个未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习，并利用积累的经验进一步改善自身性能的能力，即在经历某种变化后，变化后的系统性能应优于变化前的系统性能。
（2）适应功能：系统应具有适应受控对象动力学特性变化、环境变化和运行条件变化的能力。
这种智能行为是不依赖模型的自适应估计，较传统的自适应控制有更广泛的意义。
（3）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。
除以上功能外，智能控制系统还应具有实时性、容错性、鲁棒性和友好的人机界面。
智能控制和传统控制在应用领域、控制方法、知识获取和加工、系统描述、性能考核及执行等方面存在明显的不同。
基于与传统控制的区别，智能控制系统具有如下特点：（1）拟人智能化的运作模式；（2）优胜劣汰的选择机制；（3）多目标的优化过程；（4）复杂环境的学习功能。
1.2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。
（1）模糊控制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。
（2）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）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。
（4）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。
遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法,它模拟生物界/生存竞争,优胜劣汰,适者生存的机制,利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。
遗传算法作为优化搜索算法,一方面希望在宽广的空间进行搜索,从而提高求得最优解的概率;另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索围,从而提高搜索效率。
如何同时提高搜索最优解的概率和效率,是遗传算法的一个主要研究方向。
（5）迭代学习控制迭代学习控制模仿人类学习的方法、即通过多次的训练,从经验中学会某种技能,来达到有效控制的目的。
迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。
整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成,其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。
它在执行重复运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。
二、智能控制的现状2.1工业过程中的智能控制生产过程的智能控制主要包括两个方面:局部级和全局级。
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,例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。
研究热点是智能PID控制器,因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势,且可用于控制一些非线性的复杂对象。
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。
2.2 机械制造中的智能控制在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况,人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。
智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业,它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。
可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构,修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。
利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。
利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,进行在线的模式识别,处理那些可能是残缺不全的信息。
2.3电力电子学研究领域中的智能控制电力系统中发电机、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。
应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有:模糊逻辑、专家系统和神经网络。
在电力电子学的众多应用领域中,智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一,也是研究的新热点之一。
以上的三个例子只是智能控制在各行各业应用中的一个缩影，它的作用以及影响力将会关系国民生计。
并且智能控制技术的发展也是日新月异，我们只有时刻关注智能控制技术才能跟上其日益加快的技术更新步伐。
三、智能控制的发展3.1智能控制存在的问题智能控制以其优越的控制性能逐渐步入了工程界并得到广泛飞应用。
然而在智能控制的实现方面，还存在很多问题有待解决。
具体表现在：（1）扩宽实际应用围，提高实时控制能力问题。
（2）解决知识获取和优化的瓶颈问题，特别是动态系统的知识获取和分类。
（3）对智能控制学习研究的问题。
（4）各种智能方法结合以及同传统控制方法结合研究问题。
（5）数值和符号之间的计算问题。
目前，在数值和符号之间的计算尚未有一个成型的规则。
（6）智能控制的鲁棒性问题缺乏严格的数学推导。
（7）如何研究解耦问题，简化控制算法。
（8）研究新型智能控制硬件和软件问题，智能控制的研究往往缺少较好的软件环境，硬件方面存在的问题更大。
3.2智能控制的发展前景智能控制的研究虽然取得了一些成果，但实质性进展甚微，理论方面尤为突出，应用则主要是解决技术问题，对象具体而单一。
子波变换、遗传算法与模糊神经网络的结合，以及混沌理论等，将成为智能控制的发展方向。
智能控制发展的核心仍然是以神经网络的强大自学习功能与具有较强知识表达能力的模糊逻辑推理构成的模糊逻辑神经网络。
要做到智能自动化，把机器人的智商提高到智人水平，还需要数十年。
微电子、生命科学、自动化技术突飞猛进，为21世纪实现智能控制和智能自动化创造了很好的条件。
对这门新学科今后的发展方向和道路已经取得了一些共识：（1）研究和模仿人类智能是智能控制的最高目标；（2）智能控制必须靠多学科联合才能取得新的突破；（3）智能的提高，不能全靠子系统的堆积，要做到“整体大于组分之和”，只靠非线性效应是不够的。
为了达到目标，不仅需要技术的进步，更需要科学思想和理论的突破。
很多科学家坚持认为，这需要发现新的原理，或者改造已知的物理学基本定理，才能彻底懂得和仿造人类的智能，才能设计出具有高级智能的自动控制系统。
科学界要为保障人类和地球的生存和可持续发展做出必须的贡献，而控制论科学家和工程师应当承担主要的使命。
智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。
20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。
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