盡管**系統(tǒng)在解決復雜的高級推理中獲得了較為成功的應用，但是**系統(tǒng)的實際應用相對還是比較少的。模糊邏輯用模糊語言描述系統(tǒng)，既可以描述應用系統(tǒng)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。遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機優(yōu)化工具，具有并行計算、快速尋找全局**優(yōu)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(huán)境的**優(yōu)控制。神經網絡是利用大量的神經元，按一定的拓撲結構進行學習和調整的自適應控制方法。它能表示出豐富的特性，具體包括并行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習。這些特性是人們長期追求和期望的系統(tǒng)特性。神經網絡在智能控制的參數、結構或環(huán)境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。智能控制的相關技術與控制方式結合、或綜合交叉結合，構成風格和功能各異的智能控制系統(tǒng)和智能控制器，這也是智能控制技術方法的一個主要特點。[3]研究對象編輯語音智能控制研究的主要目標不再是被控對象，而是控制器本身?？刂破鞑辉偈菃我坏臄祵W模型解析型，而是數學解析和知識系統(tǒng)相結合的廣義模型，是多種學科知識相結合的控制系統(tǒng)。智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發(fā)展的高級階段。松江區(qū)現代化智能控制系統(tǒng)批發(fā)價
學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng)；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設計。[1]能控制的思想出現于20世紀60年代。當時，學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng)；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設計。1967年，美國萊昂德斯(C．T．Leondes)等人***正式使用“智能控制”一詞。1971年，傅京孫論述了AI與自動控制的交叉關系。自此，自動控制與AI開始碰撞出火花，一個新興的交叉領域——智能控制得到建立和發(fā)展。早期的智能控制系統(tǒng)采用比較初級的智能方法，如模式識別和學習方法等，而且發(fā)展速度十分緩慢。扎德于1965年發(fā)表了***論文“FuzzySets”，開辟了以表征人的感知和語言表達的模糊性這一普遍存在不確定性的模糊邏輯為基礎的數學新領域——模糊數學。楊浦區(qū)智能控制系統(tǒng)認真負責控制理論一般的目的是借由控制器的動作讓系統(tǒng)穩(wěn)定，也就是系統(tǒng)維持在設定值，而且不會在設定值附近晃動。
因此，一個智能系統(tǒng)也是一個基于知識處理的系統(tǒng)，它需要如下設施：知識表示語言；知識組織工具；建立、維護與查詢知識庫的方法與環(huán)境；支持現存知識的重用。處理結果智能系統(tǒng)往往采用人工智能的問題求解模式來獲得結果。它與傳統(tǒng)的系統(tǒng)所采用的求解模式相比，有三個明顯特征，即其問題求解算法往往是非確定型的或稱啟發(fā)式的；其問題求解在很大程度上依賴知識；智能系統(tǒng)的問題往往具有指數型的計算復雜性。智能系統(tǒng)通常采用的問題求解方法大致分為搜索、推理和規(guī)劃三類。智能與傳統(tǒng)的區(qū)別智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)的又一個重要區(qū)別在于：智能系統(tǒng)具有現場感應（環(huán)境適應)的能力。所謂現場感應指它可能與所處的現實世界的抽象——現場——進行交往，并適應這種現場。這種交往包括感知、學習、推理、判斷并做出相應的動作。這也就是通常人們所說的自動組織性與自動適應性。類型編輯語音操作系統(tǒng)也稱基于知識操作系統(tǒng)。是支持計算機特別是新一代計算機的一類新一代操作系統(tǒng)。它負責管理上述計算機的資源，向用戶提供友善接口，并有效地控制基于知識處理和并行處理的程序的運行。因此，它是實現上述計算機并付諸應用的關鍵技術之一。
智能控制系統(tǒng)的原理控制理論是工程學與數學的跨領域分支，主要處理在有輸入信號的動力系統(tǒng)的行為。系統(tǒng)的外部輸入稱為“參考值”，系統(tǒng)中的一個或多個變量需隨著參考值變化，控制器處理系統(tǒng)的輸入，使系統(tǒng)輸出得到預期的效果?？刂评碚撘话愕哪康氖墙栌煽刂破鞯膭幼髯屜到y(tǒng)穩(wěn)定，也就是系統(tǒng)維持在設定值，而且不會在設定值附近晃動。智能控制系統(tǒng)圖解連續(xù)系統(tǒng)一般會用微分方程來表示。若微分方程是線性常系數，可以將微分方程取拉普拉斯轉換，將其輸入和輸出之間的關系用傳遞函數表示。若微分方程為非線性，已找到其解，可以將非線性方程在此解附近進行線性化[1]。若所得的線性化微分方程是常系數的，也可以用拉普拉斯轉換得到傳遞函數。傳遞函數也稱為系統(tǒng)函數或網絡函數，是一個數學表示法，用時間或是空間的頻率來表示一個線性常系數系統(tǒng)中，輸入和輸出之間的關系。智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發(fā)展的高級階段，主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。智能控制的思想出現于20世紀60年代。當時。智能控制系統(tǒng)就是在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。
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智能控制技術在國內外已有了較大的發(fā)展，已進入工程化、實用化的階段。作為一門新興的理論技術，它還處在一個發(fā)展時期。隨著人工智能技術、計算機技術的迅速發(fā)展，智能控制必將迎來它的發(fā)展新時期。智能控制技術(ICT:IntelligentControlTechnology)專業(yè)是機械電子工程技術與智能控制專業(yè)知識相結合的產物，將模糊控制、神經網絡控制、混沌控制、遺傳算法、**控制系統(tǒng)、群集智能控制、人工免疫系統(tǒng)等理論應用于機電工程實際，包括對智能系統(tǒng)的設計與仿真，智能系統(tǒng)維護、系統(tǒng)運行、試驗分析與管理。在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。對許多復雜的系統(tǒng)，難以建立有效的數學模型和用常規(guī)的控制理論去進行定量計算和分析，而必須采用定量方法與定性方法相結合的控制方式。定量方法與定性方法相結合的目的是，要由機器用類似于人的智慧和經驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能系統(tǒng)時，主要注意力不放在數學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任務和現實模型的描述、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機的開發(fā)上，即智能控制的關鍵問題不是設計常規(guī)控制器，而是研制智能機器的模型。此外，智能控制的**在高層控制，即組織控制。松江區(qū)現代化智能控制系統(tǒng)批發(fā)價