智能控制理论是建立被控动态过程的特征模式识别，基于知识、经验的推理及智能决策基础上的控制。一个好的智能控制器本身应具有多模式、变结构、变参数等特点，可根据被控动态过程特征识别、学习并组织自身的控制模式，改变控制器结构和调整参数。[4]智能控制的研究对象具备以下的一些特点：1.不确定性的模型智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。2.高度的非线性对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。3.复杂的任务要求对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。目前智能控制在伺服系统应用中较多的，主要包括**控制、模糊控制、学习控制、神经网络控制、预测控制等控制方法。特点编辑语音智能控制与传统控制的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题。与传统控制相比．智能控制具有以下基本特点：1)智能控制的**是高层控制．能对复杂系统。智能控制研究对象的主要特点是具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求。金山区高科技智能控制系统装饰材料

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    智能控制系统的原理控制理论是工程学与数学的跨领域分支，主要处理在有输入信号的动力系统的行为。系统的外部输入称为“参考值”，系统中的一个或多个变量需随着参考值变化，控制器处理系统的输入，使系统输出得到预期的效果。控制理论一般的目的是借由控制器的动作让系统稳定，也就是系统维持在设定值，而且不会在设定值附近晃动。智能控制系统图解连续系统一般会用微分方程来表示。若微分方程是线性常系数，可以将微分方程取拉普拉斯转换，将其输入和输出之间的关系用传递函数表示。若微分方程为非线性，已找到其解，可以将非线性方程在此解附近进行线性化[1]。若所得的线性化微分方程是常系数的，也可以用拉普拉斯转换得到传递函数。传递函数也称为系统函数或网络函数，是一个数学表示法，用时间或是空间的频率来表示一个线性常系数系统中，输入和输出之间的关系。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制研究对象的主要特点是具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求。智能控制的思想出现于20世纪60年代。当时。

    所有的程序和数据均由项组成，也采用递归为其主要控制结构。此外，Prolog能自动实现模式匹配和回溯。支撑环境又称基于知识的软件工程辅助系统。它利用与软件工程领域密切相关的大量专门知识，对一些困难、复杂的软件开发与维护活动提供具有软件工程**水平的意见和建议。智能软件工程支撑环境具有如下主要功能：支持软件系统的整个生命周期；支持软件产品生产的各项活动；作为软件工程代理；作为公共的环境知识库和信息库设施；从不同项目中总结和学习其中经验教训，并把它应用于其后的各项软件生产活动。**系统**系统是一类在有限但困难的现实世界领域帮助人类**进行问题求解的计算机软件，其中具有智能的**系统称为智能**系统。它有如下基本特征：不仅在基于计算的任务，如数值计算或信息检索方面提供帮助，而且也可在要求推理的任务方面提供帮助。这种领域必须是人类**才能解决问题的领域；其推理是在人类**的推理之后模型化的；不仅有处理领域的表示，而且也保持自身的表示、内部结构和功能的表示；采用有限的自然语言交往的接口使得人类**可直接使用；具有学习功能。应用系统指利用人工智能技术或知识工程技术于某个应用领域而开发的应用系统。显然。控制器处理系统的输入，使系统输出得到预期的效果。

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