技术相结合，把辨识和控制方法相结合而构成的一类混 合控制技术。是智能控制的最早理论之一。
基于智能理论和技术已有的研究成果，以及当前的 智能控制系统的研究现状，可把智能控制系统分为 以下几类。
1.分级递阶智能控制系统 2.专家控制系统 3.模糊控制系统 4.神经网络控制系统 5.基于规则的仿人智能控制 6.集成智能控制系统 7.组合智能控制系统
改善自我性能的能力。 适应受控对象动力学特性变化、环境变化 和运行条件变化的能力。 容错性 系统对于各类故障具有自诊断、屏蔽和自 恢复的功能。 鲁棒性 系统性能应对环境干扰和不确定因素不敏 感。 组织能力 主动性、灵活性 实时性 系统应具有相当的在线实时响应能力。 人－机协作 友好的人机界面。
从信息的角度看，所谓智能，可具体地定义为： 能有效地获取、传递、处理、再生和利用信息， 从而在任意给定的环境下成功地达到预定目的的
在不确定环境中，作出合适动作的能力。 合适动作是指增加成功的概率 ，成功就是达到行为的子目 标，以支持系统实现最终目标。
三级分级递阶智能控制系统是由G.N.Saridis于1977 年提出的。 组织级 协调级 执行级
主导作用，主要应用人工智能 连接作用，采用人工智能及OR 底层，采用常规自动控制
2.专家控制系统（Expert Control System，ECS） ECS 是一种已广泛应用于故障诊断、各种工业过程控制 和工业设计的智能控制系统。
高级智能：理解和觉察能力，在复杂和险恶环境环境中进行 选择的能力，力求生存和进步。
高度非线性、强耦合（飞行环境变化） 分布式的传感器和执行机构、（多个测量和执行机构）
多时间标度、（快时变） 复杂的信息模式、（飞行数据，GPS， 惯性导航等..） 庞大的数据量和严格的性能指标。(打击精度，定位精度）
1）20年代经典控制理论：反馈控制，频域法. 2）60年代现代控制理论：状态空间方法 3）70年代初系统控制理论：复杂系统的控制
模糊化模块： 实现对系统变量论域的模糊划分 和对清晰输入值的模糊化处理。
用于存储系统的基于语言变量的控制规 则和系统参数。 模糊推理: 是一种从输入空间到输出空间的非线性 映射关系。由于在模糊控制器中，控制 规则的形式为 IF 控制状态 A THEN 控制作用 B
这种三元结构理论表明，智能控制就是应用人工智能 人工智能 (Artificial Research Intelligent) 是一个知识处理系 运筹学(Operations )是一种定量优化方法， 的理论与技术和运筹学的优化方法，并将其同控制理 自动控制(Automatic Control)描述系统的动力学特 统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发 如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和 论方法与技术相结合，在未知环境下，仿效人的智能， 性，是一种动态反馈 式推理等功能。 多目标优化方法等。 实现对系统的控制。
广义对象：通常意义下的控 制对象和所处的环境。 感知信息处理：信息的获取、 辨识、整理及更新。 认知部分：接受、存储信息， 做出行动的决策。 规划和控制部分：系统核心， 进行信息自动搜索、推理决 策、动作规划，产生具体的 控制作用： 常规控制器及执行器，作用 于控制对象。
5.王小平 曹立明，遗传算法：理论、应用及 软件实现 ，西安交大出版社，2002
传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论控 制，它们的主要特征是基于精确的系统数学模 型的控制。
随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论越来越多地显示它的 局限性。 什么叫复杂系统？其特征表现为：
机器智能是把信息进行分析、组织，并把它转换成知识的过 程。知识就是所得到的结构性信息，它可用来使机器执行特定 的任务，以消除该任务的不确定性或盲目性，达到最优或次优 的结果。
1. 按一般行为特征定义 智能控制是有知识的“行为舵手”，它把知 识和反馈结合起来，形成感知—交互式、以目标 导向的控制系统。系统可以进行规划、决策，产 生有效的 、有目的的行为，在不确定环境中，达 到既定的目标。
（1）传统的控制理论建立在精确的数学模型基础上——用微分 或差分方程来描述。 不能反映人工智能过程：推理、分析、学习。 丢失许多有用的信息 （2）不能适应大的系统参数和结构的变化
自适应控制和自校正控制——通过对系统某些重要参数的估 计克服小的、变化较慢的参数不确定性和干扰。 鲁棒控制——在参数或频率响应处于允许集合内，保证被 控系统的稳定。 自适应控制鲁棒控制不能克服数学模型严重的不确定性 和工作点剧烈的变化。
模糊逻辑理论在控制领域的应用称为模糊控制 （Fuzzy Control,FC）。 模糊控制的特点是： 一.提供了一种实现基于自然语言描述规则的控制 规律的新机制； 二.提供了一种改进非线性控制器的替代方法。 模糊控制单元的基本功能结构图如下所示由规则库、 模糊化、模糊推理和清晰化四功能模块组成。
智能控制是一种计算上的有效过程,在非完整的指标下， 通过最基本的操作，即归纳（G）、集注（FA）、和组 合操作（CS），把不确定的复杂系统引向规定的目标。
智能控制是认知科学、多种数学编程和控制技术的结合。 它把施加于系统的各种算法和数学与语言方法融为一体。
汽车倒车 停车场, 2部汽车之间的空位。如何倒车入位？ Zadeh利用模糊控制解决该问题。
控制方案 控制过程 控制模型 传统的控制方法 不精确的模型， 固定的控制算法 智能控制 仿人智能控制决策
控制理论的方法和人工智 模型框架 能的灵活框架结合起来 缺乏灵活性和应变 改变控制策略去适应对象 能力 的复杂性和不确定性 线性、时不变， 复杂，包括不确定性的控 制过程 简单系统
主要表现在以下几点： • 难以获得精确的数学模型。 • 苛刻的线性化假设。 • 有些系统甚至无法建模。 • 为提高性能，使系统复杂化，成本提高， 稳定性降低。 为了克服传统控制理论的局限性，产生了模拟人 类思维和活动的智能控制。