智能控制是一種智能信息處理系統(tǒng)、智能信息反饋和智能控制決策的控制模式是控制理論發(fā)展的高級階段，主要用于解決傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制研究對象的主要特征是具有不確定性的數(shù)學(xué)模型、高度非線性和復(fù)雜的任務(wù)要求。

智能控制的想法出現(xiàn)在20世紀(jì)60年代。當(dāng)時，學(xué)習(xí)控制的研究非常活躍，并得到了很好的應(yīng)用。例如，已經(jīng)開發(fā)了自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)方法來解決控制系統(tǒng)的隨機特性和模型未知問題；1965年美國普渡大學(xué)傅孫靜(K．S．Fu)教授首先將人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則應(yīng)用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)；1966年美國孟德爾(J．M．Mendel)首先，倡導(dǎo)將人工智能用于航天器控制系統(tǒng)的設(shè)計。

1967年，美國里昂德斯(C．T．Leondes)人們第一次正式使用它“智能控制”一詞。1971年，傅討論了人工智能和自動控制之間的交叉關(guān)系。從此，自動控制和AI開始碰撞出火花，新的跨領(lǐng)域——智能控制建立并發(fā)展起來。

20世紀(jì)80年代，基于人工智能的規(guī)則表示和推理技術(shù)(尤其是專家系統(tǒng))基于規(guī)則的專家控制系統(tǒng)發(fā)展很快，如瑞典的Ostrom(K．J．Astrom)專家控制，薩里，美國(G．M．Saridis)機器人控制中的專家控制。隨著20世紀(jì)80年代中期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的重新興起，控制領(lǐng)域的研究人員提出并迅速發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的非線性逼近特性、一種具有自學(xué)習(xí)和容錯特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。

隨著智能控制方法和技術(shù)的發(fā)展，智能控制正迅速走向各個專業(yè)領(lǐng)域，并應(yīng)用于各種復(fù)雜被控對象的控制問題，如工業(yè)過程控制系統(tǒng)、機器人系統(tǒng)、現(xiàn)代制造系統(tǒng)、交通控制系統(tǒng)等。

定義一：智能控制是智能機器獨立實現(xiàn)目標(biāo)的過程。智能機器定義為在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化熟悉或陌生的環(huán)境中，自主或交互執(zhí)行人類指定的任務(wù)的機器。

定義二： K.J.Hostaux Romer認(rèn)為，將人類的直覺推理試錯等智能形式化或模擬化，并用于控制系統(tǒng)的分析和設(shè)計，使其具有一定程度的智能，這就是智能控制。他還認(rèn)為，自調(diào)節(jié)控制和自適應(yīng)控制是智能控制的低級體現(xiàn)。

定義三：智能控制是一種無需人工干預(yù)就能驅(qū)動智能機器實現(xiàn)目標(biāo)的自動控制，也是用計算機模擬人類智能的一個重要領(lǐng)域。

定義四：智能控制實際上只是研究和模擬人類智能活動及其控制和信息傳遞過程的規(guī)律，開發(fā)具有仿人智能的工程控制和信息處理系統(tǒng)。

基于控制理論的智能控制、計算機科學(xué)、人工智能、以運籌學(xué)等學(xué)科為基礎(chǔ)，相關(guān)的理論和技術(shù)得到了拓展，其中模糊邏輯得到了廣泛的應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、遺傳算法等理論，以及自適應(yīng)控制、自組織控制和自學(xué)習(xí)控制技術(shù)。

專家系統(tǒng)是一種利用專家知識來描述專門或困難問題的控制系統(tǒng)。雖然專家系統(tǒng)已經(jīng)成功地應(yīng)用于解決復(fù)雜的高級推理，但專家系統(tǒng)的實際應(yīng)用相對較少。

模糊邏輯用模糊語言來描述系統(tǒng)，既能描述應(yīng)用系統(tǒng)的定量模型，又能描述應(yīng)用系統(tǒng)的定性模型。模糊邏輯可以應(yīng)用于任何復(fù)雜的對象控制。

遺傳算法作為一種不確定的準(zhǔn)自然隨機優(yōu)化工具，具有并行計算的特點、它可以與其他技術(shù)混合使用，作為智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的最佳控制。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用大量神經(jīng)元按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整的一種自適應(yīng)控制方法。它可以表現(xiàn)出豐富的特性，包括并行計算、分布存儲、可變結(jié)構(gòu)、高度容錯、非線性運算、自我組織、學(xué)習(xí)或自學(xué)習(xí)。這些特征是人們長期追求和期待的系統(tǒng)特征。智能控制中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)和其他控制方面具有獨特的能力。

智能控制技術(shù)與控制模式的結(jié)合、或者集成組合形成不同風(fēng)格和功能的智能控制系統(tǒng)和智能控制器，這也是智能控制技術(shù)的一個主要特征。

智能控制研究的主要目標(biāo)不再是被控對象，而是控制器本身。控制器不再是單一的數(shù)學(xué)模型解析型，而是數(shù)學(xué)分析與知識體系相結(jié)合的廣義模型，是結(jié)合了各學(xué)科知識的控制系統(tǒng)。智能控制理論是以知識為基礎(chǔ)，建立被控動態(tài)過程的特征模式識別、基于經(jīng)驗推理和智能決策的控制。

智能控制的研究對象具有以下特點：

1. 不確定模型

智能控制的研究對象通常具有嚴(yán)重的不確定性。這里所說的模型不確定性有兩層含義：第一，模型未知或了解不多；第二，模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在較大范圍內(nèi)變化。

2.非線性高度 

對于高度非線性的控制對象，智能控制方法往往可以解決非線性系統(tǒng)的控制問題。

3.復(fù)雜的任務(wù)需求

對于智能控制系統(tǒng)，任務(wù)的要求往往是復(fù)雜的。

目前，智能控制廣泛應(yīng)用于伺服系統(tǒng)，主要包括專家控制、模糊控制、學(xué)習(xí)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、預(yù)測控制和其他控制方法。

智能控制與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別在于，傳統(tǒng)控制方法必須依賴于被控對象的模型，而智能控制可以解決非模型系統(tǒng)的控制問題。與傳統(tǒng)控制相比．

智能控制具有以下基本特征：

1)智能控制的核心是高層控制．能對復(fù)雜系統(tǒng)(如非線性、快時變、復(fù)雜多變量、環(huán)境擾動等)有效的全球控制．實現(xiàn)一般化問題的解決．并且具有很強的容錯性。

2)智能控制系統(tǒng)可以采用以知識表示的非數(shù)學(xué)概化模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過程，采用開閉環(huán)控制與定性決策和定量控制相結(jié)合的多模態(tài)控制方式。

3)其基本目的是從系統(tǒng)功能和整體優(yōu)化的角度對系統(tǒng)進(jìn)行分析和綜合．為了達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)。智能控制系統(tǒng)具有變結(jié)構(gòu)的特點，能夠搜索全局最優(yōu)．具有自適應(yīng)、自組織、自我學(xué)習(xí)和自我協(xié)調(diào)能力。

4)智能控制系統(tǒng)有足夠的關(guān)于人的控制策略、關(guān)于受控對象和環(huán)境的知識以及運用這些知識的能力。

5)智能控制系統(tǒng)具有補償和自修復(fù)能力以及判斷和決策能力。

智能控制的具體應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

1)生產(chǎn)過程中的智能控制

生產(chǎn)過程中的智能控制主要包括局部智能控制和全局智能控制。

本地級智能控制是指在設(shè)計控制器的過程中將智能引入到單元中。智能PID控制器是研究的熱點，因為它在參數(shù)整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢，可以用來控制一些非線性的復(fù)雜對象。

全局智能控制主要是針對整個生產(chǎn)過程的自動化，包括整個操作過程的控制、過程的故障診斷、計劃流程操作處理異常等。

2)先進(jìn)制造系統(tǒng)中的智能控制

智能控制廣泛應(yīng)用于機械制造業(yè)。在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中，需要依靠不完整和不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來解決困難或不可預(yù)測的情況人工智能技術(shù)為解決這一問題提供了一些有效的解決方案。

1)利用模糊數(shù)學(xué)、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對制造過程的動態(tài)環(huán)境進(jìn)行建模，利用傳感器融合技術(shù)對信息進(jìn)行預(yù)處理和綜合。

2)采用專家系統(tǒng)作為反饋機制，修改控制機制或選擇更好的控制方式和參數(shù)。

3)利用模糊集決策選擇機制選擇控制動作。

4)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能和并行處理信息的能力，對那些可能不完整的信息進(jìn)行在線模式識別。

3)電力系統(tǒng)中的智能控制

電力系統(tǒng)中發(fā)電機、變壓器、電機和其他電氣設(shè)備的設(shè)計、生產(chǎn)、運行、控制是一個復(fù)雜的過程，國內(nèi)外電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計中、在故障診斷和控制中取得了良好的控制效果。

1)利用遺傳算法對電氣設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，可以降低成本，縮短計算時間，提高產(chǎn)品設(shè)計的效率和質(zhì)量。

2)應(yīng)用于電氣設(shè)備故障診斷的智能控制技術(shù)具有模糊邏輯、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3)智能控制在電流控制型PWM技術(shù)中的應(yīng)用，是具有代表性的技術(shù)應(yīng)用方向之一，也是新的研究熱點之一。