智能控制系统的学习功能指的是对一个过程或其环境的未 知特征所固有的信息进行学习，并将得到的经验用于进一步的 估计、分类、决策和控制，从而使系统的性能得到改善。
智能控制系统的学习能力有高低之分，低层次的学习主要 指对控制对象参数的学习，高层次的学习则主要指对知识的更 新。 （2）适应功能
1，智能控制系统的基本概念 2，智能控制的发展前景 3，智能控制的应用场合 4，智能控制的研究内容 5，智能控制的主要功能特点
智能控制（IC：Intelligent Control）是一门新兴的交 叉学科，具有非常广泛的应用领域。智能控制这一术语于1967 年由Leondes和Mendel首先使用，1971年著名美籍华人科学家 傅京孙（）教授从发展学习控制的角度首次正式提出智能控制 概念与建立智能控制学科的构思。
智能控制系统的适应功能指的是当智能控制系统的输入不 是已经学习过的样本时，照样可给出合适的输出。甚至当系统 中某些部分出现故障时，系统仍能正常工作。
② 2，基智于能故控障制诊的断智发的展系能前统景组控态理制论和系容错统控制的方法组；织功能指的是对于复杂的控制任务和分 散的传感器信息，智能控制系统具有自行组织和协调的功能。 由于智能控制是一门新兴学科且正处于发展阶段，所以至今尚无统一的定义，故有多种描述形式。
主要对智能控制认识论和方法论进行研究，探索人类的感 知、判断、推理和决策等活动的机理。
①离散事件和连续时间混杂系统的分析与设计； ②基于故障诊断的系统组态理论和容错控制方法； ③基于实时信息学习的规则自动生成与修改方法；
从控制论的角度出发：智能控制是驱动智能机器自主地实 现其目标的过程。或者说，智能控制是一类无需人的干预就能 独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制方法。
以上各种描述说明：智能控制具有认知和仿人的功能；能 适应不确定性的环境；能自主处理信息以减少不确定性；能可 靠地进行规划，产生和执行有目的的行为，以获取最优的控制 效果。
智能控制作为一门新兴控制技术，目前还处于发展初期。 基于遗传算法的智能控制，基于Petri网理论的智能控制，遗 传算法、神经网络和模糊控制相结合的综合优化控制等新的智 能控制理论和方法在不断涌现和发展之中。
可以预见，随着系统论、人工智能理论和计算机技术的发 展，智能控制将会有更大的发展空间，并在实际中得到更加广 泛的应用。
智能控制是自动控制的最新发展阶段，主要用于解决传统 控制技术与方法难以解决的控制问题。主要应用场合有：
（1）具有高度非线性、时变性、不确定性和不完全性等 特征，一般无法获得精确数学模型的复杂系统的控制问题；
（2）需要对环境和任务的变化具有快速应变能力并需要 运用知识进行控制的复杂系统的控制问题；
这种交叉关系可用右图形象地 表示，它主要强调人工智能中“智 能”的概念与自动控制的结合。
（3）采用传统控制方法时，必须遵循一些苛刻的线性化 假设，否则难以达到预期控制目标的复杂系统的控制问题；
（4）采用传统控制方法时，控制成本高、可靠性差或控 制效果不理想的复杂系统的控制问题。
根据智能控制基本研究对象的开放性、复杂性、多层次和 信息模式的多样性、模糊性、不确定性等特点，其研究内容主 要包括以下几个方面。 （1）智能控制基本机理的研究
由于智能控制是一门新兴学科且正处于发展阶段，所以至 今尚无统一的定义，故有多种描述形式。
从三元交集论的角度定义智能控制：它是一种应用人工智 能的理论和技术以及运筹学的优化方法，并和控制理论中的方 法与技术相结合，在不确定的环境中，仿效人的智能（学习、 推理等），实现对系统控制的理论与方法。
从系统一般行为特性出发，认为：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、以目标为导向的控制系统。该系统可以进行规划，产生有 效的、有目的的行为，并能在不确定的环境中，达到预期的目 标。
从认知过程出发：智能控制是一种推理计算，它能在非完整 的性能指标下，通过一些基本的操作，如归纳(Generalization) 和组合搜索(Combinatorial Search)等，把表达不完善、不确定 的复杂系统引向规定的目标。
人工智能产生于20世纪50年代，它是控制论、信息论、系 统论、计算机科学、神经生理学、心理学、数学以及哲学等多 种学科相互渗透的结果，也是电子计算机出现并广泛应用的结 果。
智能控制的提出和发展历程，一直伴随着人工智能的发展 而发展，人工智能作为智能控制的基础和重要组成部分，它的 每一个研究成果都对智能控制的发展起到了积极的推动作用。
从三元交集论的角度定义智能控制：它是一种应用人工智能的理论和技术以及运筹学的优化方法，并和控制理论中的方法与技术相结 合，在不确定的环境中，仿效人的智能（学习、推理等），实现对系统控制的理论与方法。
（2）智能控制是自动控制发展到新阶段的产物，它以人 工智能和自动控制的相互结合为主要标志；
（3）智能控制在发展过程中不断地吸收着控制论、信息 论、系统论、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理 学、仿生学等学科的思想、方法以及新的研究成果，目前仍在 发展和完善之中。