智能控制（intelligentcontrols）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的
自动控制技术。控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制
理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应
用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发
展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智
20世纪90年代中期之后，智能控制器行业日益成熟，作为一个独立的行业，其
根据《2013-2017年中国智能控制器行业发展前景与投资预测分析报告》统计，
2012年全球智能控制器行业市场规模接近6800亿美元。从地域分布上看，欧洲
56%，主要是由于这两大区域在小型生活电器、汽车、大型生活电器、电动工具
智能控制产品在中国等发展中国家的应用仍处于初级阶段，现阶段市场规模不大，
行业规模为4200亿元，2004年以来的年均增长率接近19%。汽车电子和大型生
活电器是中国电子智能控制产品传统主要应用领域，市场占有率分别为31%和10%
全球跨国电器、整机厂商提供高端智能控制产品和服务，主要厂商有英国英维斯、
定义二：K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以
实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的
应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应用
对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决
为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的投资，减低了系统的
几种方法和机制往往结合在一起，用于一个实际的智能控制系统或装置，从而建立起混合或
分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智
智能控制的高低分为组织级，协调级，执行级，并且这三级遵循智能控制的高低分为组织级，协调级，执行级，并且这三级遵循伴随智能递降精度递增伴随智能递降精度递增
组织级（organizationlevel）：组织级通过人机接口和用户（操作员）进行交互，执行最高决
协调级（Coordinationlevel）：协调级可进一步划分为两个分层：控制管理分层和控制监督分
执行级（executivelevel）：执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作.
专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验，
专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识
与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题.它具
有启发性，透明性，灵活性，符号操作，不一确定性推理等特点.应用专家系统的概念和技
专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述.用专家系统所构成的专家控制，
无论是专家控制系统还是专家控制器，其相对工程费用较高，而且还涉及自动地获取知识困
难、无自学能力、知识面太窄等问题.尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功
神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；或
由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成.这种神经网络具有某些智能和仿人控制功能.
学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题.学习的概念来自生物模型，它
是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节.神经网络具备类似人类的学习功能.一个神
经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输人,而改变输人的唯
神经网络的学习过程是修改加权系数的过程，最终使其输出达到期望值，学习结束.常用的
学习算法有：Hebb学习算法，widrowHoff学习算法，反向传播学习算法一BP学习算法，
神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法.它能表示出丰富的特性：
并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等.这
些特性是人们长期追求和期望的系统特性.它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自
组织、自学习等控制方面具有独特的能力.神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对
象的控制，但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控
制.在模糊逻辑表示的SIMO系统和MIMO系统中，其模糊推理、解模糊过程以及学习控
制等功能常用神经网络来实现.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网
络作为智能控制的主要技术已被广泛应用.两者既有相同性又有不同性.其相同性为：两者
都可作为万能逼近器解决非线性问题，并且两者都可以应用到控制器设计中.不同的是：模
糊逻辑可以利用语言信息描述系统，而神经网络则不行；模糊逻辑应用到控制器设计中，其
参数定义有明确的物理意义，因而可提出有效的初始参数选择方法；神经网络的初始参数（如
权值等）只能随机选择.但在学习方式下，神经网络经过各种训练，其参数设置可以达到
满足控制所需的行为.模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制，可以认为神经网
络技术模仿人类大脑的硬件，模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件.根据模糊逻辑和神经网络
的各自特点，所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术.模糊逻辑、神经网
络和它们混合技术适用于各种学习方式智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结
合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点．
所谓模糊控制，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实
现系统控制的一种方法.模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指
模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制.它是受这样事实而启发的：对于用传
统控制理论无法进行分析和控制的复杂的和无法建立数学模型的系统，有经验的操作者或专
家却能取得比较好的控制效果，这是因为他们拥有日积月累的丰富经验，因此人们希望把这
种经验指导下的行为过程总结成一些规则，并根据这些规则设计出控制器.然后运用模糊理
论，模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识，把这些模糊的语言上升为数值运算，从而能够利
用计算机来完成对这些规则的具体实现，达到以机器代替人对某些对象进行自动控制的目的。
模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型.模
糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制.但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较
容易.简单控制是指单输入单输出系统（SISO)或多输入单输出系统（MISO)的控制.因为
学习是人类的主要智能之一，人类的各项活动也需要学习.在人类的进化过程中,学习功能起
着十分重要的作用.学习控制正是模拟人类自身各种优良的控制调节机制的一种尝试.所谓
学习是一种过程，它通过重复输人信号，并从外部校正该系统，从而使系统对特定输人具有
特定响应.学习控制系统是一个能在其运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息，
积累控制经验，并在一定的评价标准下进行估值，分类，决策和不断改善系统品质的自动控
智能控制是通过计算机实现对系统的控制，因此控制技术离不开优化技术。快速、高效、全
局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜
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