尽管**系统在解决复杂的高级推理中获得了较为成功的应用，但是**系统的实际应用相对还是比较少的。模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，具有并行计算、快速寻找全局**优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的**优控制。神经网络是利用大量的神经元，按一定的拓扑结构进行学习和调整的自适应控制方法。它能表示出丰富的特性，具体包括并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。神经网络在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力。智能控制的相关技术与控制方式结合、或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器，这也是智能控制技术方法的一个主要特点。[3]研究对象编辑语音智能控制研究的主要目标不再是被控对象，而是控制器本身。控制器不再是单一的数学模型解析型，而是数学解析和知识系统相结合的广义模型，是多种学科知识相结合的控制系统。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。松江区现代化智能控制系统批发价

    学习控制的研究十分活跃，并获得较好的应用。如自学习和自适应方法被开发出来，用于解决控制系统的随机特性问题和模型未知问题；1965年美国普渡大学傅京孙(K．S．Fu)教授首先把AI的启发式推理规则用于学习控制系统；1966年美国门德尔(J．M．Mendel)首先主张将AI用于飞船控制系统的设计。[1]能控制的思想出现于20世纪60年代。当时，学习控制的研究十分活跃，并获得较好的应用。如自学习和自适应方法被开发出来，用于解决控制系统的随机特性问题和模型未知问题；1965年美国普渡大学傅京孙(K．S．Fu)教授首先把AI的启发式推理规则用于学习控制系统；1966年美国门德尔(J．M．Mendel)首先主张将AI用于飞船控制系统的设计。1967年，美国莱昂德斯(C．T．Leondes)等人***正式使用“智能控制”一词。1971年，傅京孙论述了AI与自动控制的交叉关系。自此，自动控制与AI开始碰撞出火花，一个新兴的交叉领域——智能控制得到建立和发展。早期的智能控制系统采用比较初级的智能方法，如模式识别和学习方法等，而且发展速度十分缓慢。扎德于1965年发表了***论文“FuzzySets”，开辟了以表征人的感知和语言表达的模糊性这一普遍存在不确定性的模糊逻辑为基础的数学新领域——模糊数学。杨浦区智能控制系统认真负责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。

    因此，一个智能系统也是一个基于知识处理的系统，它需要如下设施：知识表示语言；知识组织工具；建立、维护与查询知识库的方法与环境；支持现存知识的重用。处理结果智能系统往往采用人工智能的问题求解模式来获得结果。它与传统的系统所采用的求解模式相比，有三个明显特征，即其问题求解算法往往是非确定型的或称启发式的；其问题求解在很大程度上依赖知识；智能系统的问题往往具有指数型的计算复杂性。智能系统通常采用的问题求解方法大致分为搜索、推理和规划三类。智能与传统的区别智能系统与传统系统的又一个重要区别在于：智能系统具有现场感应（环境适应)的能力。所谓现场感应指它可能与所处的现实世界的抽象——现场——进行交往，并适应这种现场。这种交往包括感知、学习、推理、判断并做出相应的动作。这也就是通常人们所说的自动组织性与自动适应性。类型编辑语音操作系统也称基于知识操作系统。是支持计算机特别是新一代计算机的一类新一代操作系统。它负责管理上述计算机的资源，向用户提供友善接口，并有效地控制基于知识处理和并行处理的程序的运行。因此，它是实现上述计算机并付诸应用的关键技术之一。

    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。智能控制系统就是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。

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    智能控制技术在国内外已有了较大的发展，已进入工程化、实用化的阶段。作为一门新兴的理论技术，它还处在一个发展时期。随着人工智能技术、计算机技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时期。智能控制技术(ICT:IntelligentControlTechnology)专业是机械电子工程技术与智能控制专业知识相结合的产物，将模糊控制、神经网络控制、混沌控制、遗传算法、**控制系统、群集智能控制、人工免疫系统等理论应用于机电工程实际，包括对智能系统的设计与仿真，智能系统维护、系统运行、试验分析与管理。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**在高层控制，即组织控制。松江区现代化智能控制系统批发价