近十幾年來．隨著智能控制方法和技術的發展，智能控制迅速走向各種專業領域，應用于各類復雜被控對象的控制問題，如工業過程控制系統、機器人系統、現***產制造系統、交通控制系統等。 [2]智能控制的定義一： 智能控制是由智能機器自主地實現其目標的過程。而智能機器則定義為，在結構化或非結構化的，熟悉的或陌生的環境中，自主地或與人交互地執行人類規定的任務的一種機器。定義二： K.J.奧斯托羅姆則認為，把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機器模擬，并用于控制系統的分析與設計中，使之在一定程度上實現控制系統的智能化，這就是智能控制。他還認為自調節控制，自適應控制就是智能控制的低級體現。集成服務商是指提供系統集成、數據集成和應用集成等服務的公司或機構。江蘇全速智能控制集成服務商介紹

隨著人工智能和計算機技術的發展，已經有可能把自動控制和人工智能以及系統科學中一些有關學科分支（如系統工程、系統學、運籌學、信息論）結合起來，建立一種適用于復雜系統的控制理論和技術。智能控制正是在這種條件下產生的。它是自動控制技術的***發展階段，也是用計算機模擬人類智能進行控制的研究領域。1965年，傅京孫首先提出把人工智能的啟發式推理規則用于學習控制系統。1985年，在美國***召開了智能控制學術討論會。1987年又在美國召開了智能控制的首屆國際學術會議，標志著智能控制作為一個新的學科分支得到承認。智能控制具有交叉學科和定量與定性相結合的分析方法和特點惠山區本地智能控制集成服務商服務電話學習能力：通過歷史數據和經驗不斷優化控制算法，提高控制性能。

其模糊推理、解模糊過程以及學習控制等功能常用神經網絡來實現.模糊神經網絡技術和神經模糊邏輯技術：模糊邏輯和神經網絡作為智能控制的主要技術已被廣泛應用. 兩者既有相同性又有不同性. 其相同性為：兩者都可作為***逼近器解決非線性問題,并且兩者都可以應用到控制器設計中. 不同的是：模糊邏輯可以利用語言信息描述系統,而神經網絡則不行;模糊邏輯應用到控制器設計中,其參數定義有明確的物理意義,因而可提出有效的初始參數選擇方法;神經網絡的初始參數(如權值等) 只能隨機選擇.

智能控制與傳統控制的主要區別在于傳統的控制方法必須依賴于被控制對象的模型，而智能控制可以解決非模型化系統的控制問題。與傳統控制相比．智能控制具有以下基本特點：1)智能控制的**是高層控制．能對復雜系統(如非線性、快時變、復雜多變量、環境擾動等)進行有效的全局控制．實現廣義問題求解．并具有較強的容錯能力。2)智能控制系統能以知識表示的非數學廣義模型和以數學表示的混合控制過程，采用開閉環控制和定性決策及定量控制結合的多模態控制方式。它們通常幫助企業將不同的系統、應用程序和數據源連接起來，以實現信息的流通和業務流程的優化。

1. 不確定性的模型智能控制的研究對象通常存在嚴重的不確定性。這里所說的模型不確定性包含兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結構和參數可能在很大范圍內變化。2. 高度的非線性對于具有高度非線性的控制對象，采用智能控制的方法往往可以較好地解決非線性系統的控制問題。3. 復雜的任務要求對于智能控制系統，任務的要求往往比較復雜。目前智能控制在伺服系統應用中較多的，主要包括**控制、模糊控制、學習控制、神經網絡控制、預測控制等控制方法。具有自學習、自適應、自組織等特性，應用工業、交通、醫療、家居等領域，成為現代科技發展的方向之一。惠山區本地智能控制集成服務商服務電話

學習和自適應方法被開發出來，用于解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題。江蘇全速智能控制集成服務商介紹

模糊邏輯模糊邏輯用模糊語言描述系統,既可以描述應用系統的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊邏輯可適用于任意復雜的對象控制. 但在實際應用中模糊邏輯實現簡單的應用控制比較容易. 簡單控制是指單輸入單輸出系統(SISO) 或多輸入單輸出系統(MISO) 的控制. 因為隨著輸入輸出變量的增加,模糊邏輯的推理將變得非常復雜。遺傳算法遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機優化工具,具有并行計算、快速尋找全局比較好解等特點,它可以和其他技術混合使用,用于智能控制的參數、結構或環境的比較好控制。江蘇全速智能控制集成服務商介紹

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