智能控制理論是建立被控動態(tài)過程的特征模式識別，基于知識、經(jīng)驗(yàn)的推理及智能決策基礎(chǔ)上的控制。一個好的智能控制器本身應(yīng)具有多模式、變結(jié)構(gòu)、變參數(shù)等特點(diǎn)，可根據(jù)被控動態(tài)過程特征識別、學(xué)習(xí)并組織自身的控制模式，改變控制器結(jié)構(gòu)和調(diào)整參數(shù)。[4]智能控制的研究對象具備以下的一些特點(diǎn)：1.不確定性的模型智能控制的研究對象通常存在嚴(yán)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(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在很大范圍內(nèi)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(tǒng)的控制問題。3.復(fù)雜的任務(wù)要求對于智能控制系統(tǒng)，任務(wù)的要求往往比較復(fù)雜。目前智能控制在伺服系統(tǒng)應(yīng)用中較多的，主要包括**控制、模糊控制、學(xué)習(xí)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、預(yù)測控制等控制方法。特點(diǎn)編輯語音智能控制與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別在于傳統(tǒng)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(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點(diǎn)：1)智能控制的**是高層控制．能對復(fù)雜系統(tǒng)?？刂评碚撝谐Ｓ梅綁K圖來說明控制理論的內(nèi)容。閔行區(qū)機(jī)械智能控制系統(tǒng)認(rèn)真負(fù)責(zé)

    所有的程序和數(shù)據(jù)均由項(xiàng)組成，也采用遞歸為其主要控制結(jié)構(gòu)。此外，Prolog能自動實(shí)現(xiàn)模式匹配和回溯。支撐環(huán)境又稱基于知識的軟件工程輔助系統(tǒng)。它利用與軟件工程領(lǐng)域密切相關(guān)的大量專門知識，對一些困難、復(fù)雜的軟件開發(fā)與維護(hù)活動提供具有軟件工程**水平的意見和建議。智能軟件工程支撐環(huán)境具有如下主要功能：支持軟件系統(tǒng)的整個生命周期；支持軟件產(chǎn)品生產(chǎn)的各項(xiàng)活動；作為軟件工程代理；作為公共的環(huán)境知識庫和信息庫設(shè)施；從不同項(xiàng)目中總結(jié)和學(xué)習(xí)其中經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并把它應(yīng)用于其后的各項(xiàng)軟件生產(chǎn)活動。**系統(tǒng)**系統(tǒng)是一類在有限但困難的現(xiàn)實(shí)世界領(lǐng)域幫助人類**進(jìn)行問題求解的計(jì)算機(jī)軟件，其中具有智能的**系統(tǒng)稱為智能**系統(tǒng)。它有如下基本特征：不僅在基于計(jì)算的任務(wù)，如數(shù)值計(jì)算或信息檢索方面提供幫助，而且也可在要求推理的任務(wù)方面提供幫助。這種領(lǐng)域必須是人類**才能解決問題的領(lǐng)域；其推理是在人類**的推理之后模型化的；不僅有處理領(lǐng)域的表示，而且也保持自身的表示、內(nèi)部結(jié)構(gòu)和功能的表示；采用有限的自然語言交往的接口使得人類**可直接使用；具有學(xué)習(xí)功能。應(yīng)用系統(tǒng)指利用人工智能技術(shù)或知識工程技術(shù)于某個應(yīng)用領(lǐng)域而開發(fā)的應(yīng)用系統(tǒng)。顯然。虹口區(qū)智能化智能控制系統(tǒng)共同合作控制器處理系統(tǒng)的輸入，使系統(tǒng)輸出得到預(yù)期的效果。

    如非線性、快時變、復(fù)雜多變量、環(huán)境擾動等)進(jìn)行有效的全局控制．實(shí)現(xiàn)廣義問題求解．并具有較強(qiáng)的容錯能力。2)智能控制系統(tǒng)能以知識表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過程，采用開閉環(huán)控制和定性決策及定量控制結(jié)合的多模態(tài)控制方式。3)其基本目的是從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來分析和綜合系統(tǒng)．以實(shí)現(xiàn)預(yù)定的目標(biāo)。智能控制系統(tǒng)具有變結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，能總體自尋優(yōu)．具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)和自協(xié)調(diào)能力。4)智能控制系統(tǒng)具有足夠的關(guān)于人的控制策略、被控對象及環(huán)境的有關(guān)知識以及運(yùn)用這些知識的能力。5)智能控制系統(tǒng)有補(bǔ)償及自修復(fù)能力和判斷決策能力。[5]應(yīng)用編輯語音智能控制的具體應(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級智能控制和全局級智能控制。局部級智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)。研究熱點(diǎn)是智能PID控制器，因?yàn)槠湓趨?shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢，且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對象。全局級的智能控制主要針對整個生產(chǎn)過程的自動化，包括整個操作工藝的控制、過程的故障診斷、規(guī)劃過程操作處理異常等。

    1975年，英國馬丹尼(E．H．Mamdani)成功地將模糊邏輯與模糊關(guān)系應(yīng)用于工業(yè)控制系統(tǒng)，提出了能處理模糊不確定性、模擬人的操作經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的模糊控制方法。此后，在模糊控制的理論和應(yīng)用兩個方面，控制**們進(jìn)行廠大量研究，并取得一批令人感興趣的成果，被視為智能控制中十分活躍、發(fā)展也較為深刻的智能控制方法。20世紀(jì)80年代，基于AI的規(guī)則表示與推理技術(shù)(尤其是**系統(tǒng))基于規(guī)則的**控制系統(tǒng)得到迅速發(fā)展，如瑞典奧斯特隆姆(K．J．Astrom)的**控制，美國薩里迪斯(G．M．Saridis)的機(jī)器人控制中的**控制等。隨著20世紀(jì)80年代中期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的再度興起，控制領(lǐng)域研究者們提出并迅速發(fā)展了充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的非線性逼近特性、自學(xué)習(xí)特性和容錯特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。隨著研究的展開和深入，形成智能控制新學(xué)科的條件逐漸成熟。1985年8月，IEEE在美國紐約召開了***屆智能控制學(xué)術(shù)討論會，討論了智能控制原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。由此，智能控制作為一門新興學(xué)科得到***認(rèn)同，并取得迅速發(fā)展。近十幾年來．隨著智能控制方法和技術(shù)的發(fā)展，智能控制迅速走向各種專業(yè)領(lǐng)域，應(yīng)用于各類復(fù)雜被控對象的控制問題。控制理論是工程學(xué)與數(shù)學(xué)的跨領(lǐng)域分支，主要處理在有輸入信號的動力系統(tǒng)的行為。

    學(xué)習(xí)控制的研究十分活躍，并獲得較好的應(yīng)用。如自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機(jī)特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學(xué)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(xué)習(xí)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(shè)計(jì)。[1]能控制的思想出現(xiàn)于20世紀(jì)60年代。當(dāng)時，學(xué)習(xí)控制的研究十分活躍，并獲得較好的應(yīng)用。如自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機(jī)特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學(xué)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(xué)習(xí)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(shè)計(jì)。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(guān)系。自此，自動控制與AI開始碰撞出火花，一個新興的交叉領(lǐng)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(xué)習(xí)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(dá)的模糊性這一普遍存在不確定性的模糊邏輯為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)新領(lǐng)域——模糊數(shù)學(xué)。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。長寧區(qū)口碑好的智能控制系統(tǒng)包括哪些

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。閔行區(qū)機(jī)械智能控制系統(tǒng)認(rèn)真負(fù)責(zé)

    2)先進(jìn)制造系統(tǒng)中的智能控制智能控制被***地應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè)。在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況，人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了一些有效的解決方案。(1)利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對制造過程進(jìn)行動態(tài)環(huán)境建模，利用傳感器融合技術(shù)來進(jìn)行信息的預(yù)處理和綜合。(2)采用**系統(tǒng)為反饋機(jī)構(gòu)，修改控制機(jī)構(gòu)或者選擇較好的控制模式和參數(shù)。(3)利用模糊**決策選取機(jī)構(gòu)來選擇控制動作。(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，進(jìn)行在線的模式識別，處理那些可能是殘缺不全的信息。3)電力系統(tǒng)中的智能控制電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)、變壓器、電動機(jī)等電機(jī)電器設(shè)備的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)行、控制是一個復(fù)雜的過程，國內(nèi)外的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(jì)、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。(1)用遺傳算法對電器設(shè)備的設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，可以降低成本，縮短計(jì)算時間，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)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)有模糊邏輯、**系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(3)智能控制在電流控制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，也是研究的新熱點(diǎn)之一。近年來。閔行區(qū)機(jī)械智能控制系統(tǒng)認(rèn)真負(fù)責(zé)