智能控制概述及其发展
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。
智能控制及其在机电一体化系统中的应用
智能控制及其在机电一体化系统中的应用随着科技的飞速发展，智能控制技术正日益成为各行各业的核心。
在机电一体化系统中，智能控制技术的应用不仅提高了系统的效率和性能，还为工业自动化带来了全新的发展方向。
1.智能控制技术概述：智能控制是指利用先进的传感器、计算机技术和人工智能算法，对系统进行实时监测、分析和控制的技术。
它能够根据系统的状态和外部环境变化，实现智能化的决策和控制操作。
2.智能控制在机电一体化系统中的应用：传感器技术：智能控制系统利用各类传感器实时采集机电系统的运行数据，如温度、压力、速度等。
这些传感器数据被用于系统状态监测和故障诊断。
自适应控制算法：智能控制系统采用自适应控制算法，根据系统反馈信息和设定目标，动态调整控制参数，以适应系统运行状态的变化，提高系统的稳定性和鲁棒性。
人机交互界面：通过人机交互界面，操作员可以直观地监控机电系统的运行状况，并进行实时的参数调整。
这种界面使得系统的管理和操作更加便捷。
远程监控与管理：利用互联网技术，智能控制系统实现了远程监控与管理。
操作员可以通过网络远程访问机电系统，进行实时监测、故障诊断和远程操作，提高了系统的可维护性和可管理性。
机器学习与人工智能：利用机器学习和人工智能技术，智能控制系统能够通过学习历史数据和经验，不断优化控制策略，提高系统的智能化水平，适应不同的工作环境和需求。
3.智能控制带来的优势：提高效率：智能控制系统能够对机电系统进行智能调度和优化，提高生产效率，降低能耗。
增强稳定性：自适应控制算法能够根据系统的动态变化进行实时调整，增强系统的稳定性和可靠性。
降低成本：通过智能化的监测和预测，可以提前发现潜在故障，减少停机时间，降低维护成本。
实现柔性制造：智能控制系统使机电一体化系统更加灵活，能够适应多品种、小批量、定制化的生产需求，实现柔性制造。
4.挑战与展望：数据安全：随着智能控制系统的广泛应用，数据安全成为一个重要的问题。
保护系统数据的安全性和隐私性是未来发展的重要方向。
智能控制技术的研究与发展
智能控制技术的研究与发展现代科技日新月异，智能控制技术已经被广泛应用于生产、教育、医疗、家庭等各个领域。
智能控制技术通过自动化、机器视觉、传感器等多种手段，实现科学、高效、智能的管理和控制，有效提高生产效率和人们的生活质量。
智能控制技术包括自动控制技术、智能识别技术、智能监控技术等多个领域。
自动控制技术可以将自动化程度提高到最高，使设备和系统运转更加安全、稳定。
智能识别技术则可以通过机器视觉和语音识别等手段，实现智能感知和识别，人机交互更加友好，智能化程度更加高。
智能监控技术可以通过传感器和网络技术等手段，实现设备、环境、安全等多方面的监控，对生产和生活环境进行实时管理和调节。
智能控制技术的研发和应用早已成为全球性的工程项目。
随着科技的不断推动，智能控制技术已经不再是简单的数据处理，而是变得更加智能化和自动化。
例如，在工业自动化领域，人们已经实现了全线自动化运行，从厂房运行到生产线的运营管理都可以完全实现自动化监控。
在家居领域，智能家居系统已经逐渐普及，通过手机APP或语音控制，可以实现家电设备的智能化管理和控制，对人们的生活带来很多方便。
智能控制技术的发展对整个社会的进步和发展起着积极作用。
首先，智能控制技术能够有效提高生产效率，缩短生产周期和流程，减少人力和资源的浪费。
其次，智能控制技术可以提高生产的安全性和稳定性，降低事故发生的风险。
第三，智能控制技术能够减少人类对自然环境的破坏，实现可持续发展，从而更好地保护地球家园。
然而，与智能控制技术的普及相对应的是不断增长的安全隐患。
网络安全和隐私泄露等问题已经成为智能控制技术的主要问题之一。
因此，我们需要不断探索和总结经验，提出更加完善的安全和保密策略来保护我们的数据安全和隐私。
另外，在智能控制技术的开发和应用过程中，还需要更加注重人机交互设计，以更好地满足人们的需求和能力，提高产品的使用率和用户满意度。
总之，智能控制技术的研究和发展势不可挡，它必将成为推动社会发展进步的重要力量。
智能控制与物联网技术
智能控制与物联网技术智能控制与物联网技术的发展，正深刻地影响着我们的生活。
从智能家居到智能交通，从智能制造到智能医疗，智能控制与物联网技术正在不断改变我们的工作方式、生产方式和生活方式。
本文将从智能控制与物联网技术的定义、应用案例和未来发展趋势三个方面进行探讨。
一、智能控制与物联网技术的定义智能控制是指通过对数据的采集、传输、处理和控制，实现对设备、系统或过程的自主、自动化的控制。
物联网技术则是将传感器、无线通信、云计算等技术应用于各种物联网设备，实现设备之间的互联互通和对外部环境的感知，从而实现信息的搜集、处理和共享。
二、智能控制与物联网技术的应用案例1.智能家居智能家居通过连接家庭中的各种设备和系统，实现对家电、照明、安防等的智能控制。
居住者可以通过手机或其他智能终端进行远程操作，实现家电的自动化、智能化管理，提高生活的便利性和舒适度。
2.智能交通智能交通系统通过在道路、车辆和交通管理机构之间建立起互联互通的网络，实现交通信息的实时监测、处理和反馈。
这样可以提高交通运输的效率，减少交通事故的发生，缓解交通拥堵，改善人们出行体验。
3.智能制造智能制造通过将传感器和控制系统应用于制造流程中，实现设备、物料和信息的智能化集成。
这样可以实现生产过程的可视化、自动化和优化，提高生产效率和质量，降低生产成本。
4.智能医疗智能医疗通过将传感器、物联网等技术应用于医疗设备和系统中，实现对患者健康状况的实时监测和远程管理。
这样可以提高医疗服务的质量和效率，改善患者的医疗体验。
三、智能控制与物联网技术的未来发展趋势1.边缘计算的兴起边缘计算是指在物联网设备、传感器等边缘节点上进行数据处理和分析，减少数据传输和存储的开销。
边缘计算的兴起将进一步提高物联网系统的实时性和响应速度。
2.人工智能的应用人工智能技术将成为智能控制与物联网技术的重要支撑。
通过将机器学习、深度学习等技术应用于物联网系统中，可以实现数据的智能分析和决策，提高系统的智能化水平。
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。
智能控制概述及其发展
智能控制概述及其发展学号：姓名：专业：09级自动化智能控制概述及其发展摘要: 本文介绍了智能控制的涵义，发展历史与现状, 智能控制的主要方法与当前的研究热点以及智能控制的发展前景等.关键词: 智能控制专家控制神经网络模糊控制遗传算法1引言智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、信息论、系统论、仿生学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。
智能控制是当今国内、外自动化学科中的一个十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。
它不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学的内容，而且还从生物学等学科汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科。
2智能控制的内涵对于人的智能行为, 特别是创造性思维的理解行为, 是一个长期研究的科学理论问题.智能控制是通过应用人工智能的方法来扩展传统控制方法, 解决传统控制的局限性. 通常人们把自动识别和记忆信号( 图像、语言、文字) 会学习、能推理、有自动决策能力的自动控制系统称之为智能控制系统. 对智能控制的理解, 不同的研究者从不同的侧面出发, 阐述各自的观点.斯坦福大学人工智能研究中心的Nilsson 教授认为: 人工智能是关于知识的科学，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学；MIT的Winston教授指出:人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才做的智能性工作.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；Saridis认为智能控制系统是通过驱动自主智能机来实现其目标而无需操作人员参与的系统；傅京孙把智能控制概括为自动控制( AC, Automatic Control) 和人工智能( AI, Artificial Intelligent) 的交集, 即: IC= AIH AC；萨里迪斯( Saridis) 等人于1977 年从机器智能的角度出发, 对傅的二元交集论进行了扩展, 提出三元交集的智能控制概念, 即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交点. 即: IC= AI H CTH OR 式中, CT 为控制论( CyberneticsTheory) , OR为运筹学( Operation Research) . 表达了智能增加而精度降低这一著名原则.3智能控制的主要方法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。
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。
智能控制的产生与发展
智能控制的产生和发展
智能控制的发展
1965年,著名的美籍华裔科学家傅京孙 (K.S.Fu)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；然后 ,他又于1971年论述了人工智能与自 动控制的交接关系。由于傅先生的重要贡献 ,他已 成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人。 模糊控制是智能控制的又一活跃研究领域。扎德 (Zadeh) 于 1965 年发表了他的著名论文 “模糊集 合”(fuzzy sets),开辟了模糊控制的新领域。 1967 年 , 利昂兹 (Leondes) 等人首次正式使用“智 能控制”一词。这一术语的出现要比“人工智能” 晚11年,比“机器人”晚47年。
智能控制初步介绍
——产生与发展
主要内容
智能控制的产生和发展 智能控制的定义、特点 智能控制的主要分支 智能控制的结构理论体系
2
智能控制的产生和发展
瓦特 瓦特蒸汽机
3
智能控制的产生和发展
瓦特的离心调速器
4
智能控制的产生和发展
在公元 1788 年前后，瓦特采用离心调速器， 改进了蒸气机，促进了工业大生产的进程。 这种采用机械式调节原理实现的动力机速度 自动控制是自动化发展中的第一个里程碑。 离心调速器开启了近代自动化控制的先河， 实现了自动化控制，标志着近代自动化控制 技术的诞生，对工业革命的影响巨大而深远。 离心调速器结构简单，性能可靠，至今仍在 大范围使用，具有不可或缺的作用！
15
智能控制的产生和发展
两次学术会议
1985年8月美国纽约，IEEE召开了第一 届智能控制学术讨论会，成立 IEEE 智 能控制专业委员会。 1987年1月美国费城，第一次智能控制 国际会议。标志着智能控制作为一门 独立学科，正式在国际上建立。
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智能控制概述及其发展学号：姓名：专业：09级自动化智能控制概述及其发展摘要: 本文介绍了智能控制的涵义，发展历史与现状, 智能控制的主要方法与当前的研究热点以及智能控制的发展前景等.关键词: 智能控制专家控制神经网络模糊控制遗传算法1引言智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、信息论、系统论、仿生学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。
智能控制是当今国内、外自动化学科中的一个十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。
它不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学的内容，而且还从生物学等学科汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科。
2智能控制的内涵对于人的智能行为, 特别是创造性思维的理解行为, 是一个长期研究的科学理论问题.智能控制是通过应用人工智能的方法来扩展传统控制方法, 解决传统控制的局限性. 通常人们把自动识别和记忆信号( 图像、语言、文字) 会学习、能推理、有自动决策能力的自动控制系统称之为智能控制系统. 对智能控制的理解, 不同的研究者从不同的侧面出发, 阐述各自的观点.斯坦福大学人工智能研究中心的Nilsson 教授认为: 人工智能是关于知识的科学，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学；MIT的Winston教授指出:人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才做的智能性工作.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；Saridis认为智能控制系统是通过驱动自主智能机来实现其目标而无需操作人员参与的系统；傅京孙把智能控制概括为自动控制( AC, Automatic Control) 和人工智能( AI, Artificial Intelligent) 的交集, 即: IC= AIH AC；萨里迪斯( Saridis) 等人于1977 年从机器智能的角度出发, 对傅的二元交集论进行了扩展, 提出三元交集的智能控制概念, 即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交点. 即: IC= AI H CTH OR 式中, CT 为控制论( CyberneticsTheory) , OR为运筹学( Operation Research) . 表达了智能增加而精度降低这一著名原则.3智能控制的主要方法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。
3.1 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。
3.2 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。
3.3 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。
3.4 学习控制（1）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内进行搜索,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范围,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。
（2）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。
4智能控制的发展历史与现状智能控制的发展历史分可为4个阶段：第一阶段为智能控制的萌芽阶段20世纪40~ 50年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并且成功地用在雷达及火力控制系统上，形成了今天所说的古典控制理论. 1956年以前, 英国数学家图灵( A. M. Turing) 为现代人工智能作了大量开拓性的贡献. 20世纪60~ 70年代, 数学家们在控制理论发展中占了主导地位, 形成了以状态空间法为代表的现代控制理论，它建立在严密精确的数学模型之上, 从而造成了理论与实践之间的巨大分歧. 1961年以后, 人工智能主要内容涉及知识工程、自然语言理解等. 人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能模拟派, 分别从脑的结构和脑的功能入手进行研究. 20 世纪70 年代后, 又出现了大系统理论. 但是, 由于这种理论解决实际问题的能力更弱, 很快被人们放到了一边。
第二阶段为智能控制的发展初期( 1965~ 1979 年)建立于严密的数学理论上的控制理论发展受到挫折, 而模拟人类智能的人工智能却迅速发展起来. 控制理论从人工智能中吸取营养寻求发展成为必然. 工业系统往往呈现高维、非线性、分布参数、时变、不确定性等复杂特征. 特别是非线性对控制结果的影响复杂, 控制工程人员很难深入理解,更谈不上设计出合适的控制算法. 不确定性是最难以解决的问题, 也是导致大系统理论失败的根本原因. 但是, 对这些问题用工程控制专家经验来解决则往往是成功的，人是最聪明的控制器, 模仿人是一种途径。
1965年, 美国普渡大学的傅京孙( K. S. Fu) 教授首先提出了学习控制的概念,引入了人工智能的直觉推理, 提出把人工智能的直觉推理规则方法用于学习控制系统. 次年,Mendel 在空间飞行器的学习控制中应用了人工智能技术, 并提出了人工智能控制的新概念; 同年, Leondes 和Mendel首次使用了智能控制( Intelligent Control)一词, 并把记忆、目标分解等技术用于学习控制系统; 这些反映了智能控制思想的早期萌芽, 被称为智能控制的孕育期.20世纪70年代关于智能控制的研究是对60年代这一思想雏形的进一步深化. 1956年, 国际知名华裔科学家傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。
1971年. 他进一步论述了人工智能与自动控制的交接关系.此后, 许多自动控制研究人员加入了研究智能控制机理及其应用的行列, 并取得一些重要进展第三阶段智能控制新学科的条件已渐趋成熟，1985年8月,IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术讨论会. 来自美国的60多位从事自动控制人工智能和运筹学研究的教授、专家和学者赴会.会上集中讨论了智能控制原理和智能控制系统的结构. 1987年1月,在美国费城由IE E E 控制系统学会和计算机学会联合召开了智能控制国际学术讨论会.这是智能控制的第一次国际会议. 来自美国、欧洲、日本、中国和其它发展中国家的150位代表出席了这次学术盛会. 这次会议是个里程碑,它表明智能控制已作为一门新学科正式登上国际科学舞台.之后, 这一国际讨论会每年举行一次。
第四阶段为智能控制进入新的发展阶段进入20世纪90年代,关于智能控制的研究论文、著作、会议、期刊大量涌现, 应用对象也更加广泛, 从工业过程控制、机器人控制、航空航天器控制到故障诊断、管理决策等均有涉及, 并取得了较好的效果. 国内对智能控制研究, 近年来也十分活跃，除了举行各种与智能控制有关的学术会议外. 还有一些单位(如浙江大学清华大学、重庆大学、中国科学院自动化所、华东化工学院、上海交通大学和中南工业大学等)已取得一批重要研究成果. 智能控制作为独立的新学科, 在国内也正在形成。
【张钟俊，蔡自兴；智能控制与智能控制系统】【蔡自兴，陈海燕，魏世勇;智能控制工程研究的进展[J];控制工程;2003年01期】5智能控制面临的问题及研究热点智能控制是一门不断发展的综合学科。
就目前而言, 还有许多问题有待解决:（1）传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型基础上的，而实际系统由于其复杂性、非线性、时变形、不确定性和不完全性等原因，一般无法获得精确的数学模型。
（2）研究这类系统时必须遵循一些比较刻薄的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相符合。
（3）对于某些复杂的和不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。
（4）为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。
【引自：李少远、王景成《智能控制》】目前, 国内外专家学者深入研究的热点有以下几个:（1）神经网络与模糊理论的结合。
神经网络和模糊集理论两种方法在某些方面(如逻辑关系不依赖于模型)类似于人工智能的方法, 而在另外一些方面( 如连续取值、非线性动力学)则类似于通常的数值算法即传统的控制理论的数学工具, 由于它们介于符号逻辑和数值计算之间, 因而更有可能成为今后智能控制研究的主要数学工具。
目前人们将两者联系在一起形成了模糊神经元和神经元模糊控制, 同时又将专家系统渗入到模糊理论和神经元网络中, 形成了更高的智能控制系统。
（2）多学科的交叉研究。
当前的智能控制方法已经从单学科发展到了多学科的交叉研究, 应用领域也在不断地拓宽。
目前专家学者在两个方面展开了大量的研究: 一是智能方法之间的结合, 二是智能控制与传统控制的结合。
如模糊技术与神经网络技术, 利用神经网络的自学习、自适应功能,为模糊控制提供控制规则, 而利用模糊控制具有仿人决策推理能力完成对目标的控制, 两者相结合, 功能进一步加强。