（9）舒迪前. 预测控制系统及其应用. 北京：机械 工业出版社，1996
第1章 概论 第2章 分级递阶智能控制 第3章 基于模糊推理的智能控制系统 第4章 基于神经网络的智能控制技术
多输入、多输出系统 多层次、多变量系统 状态方程、时域法 最优、随机、自适应 控制 电子计算机 机组自动化 智能算子、多级控制 大系统、智能控制 智能机器系统 综合自动化
1.2 智能控制的发展概况 1.2.1 智能控制的产生 人们将智能控制的产生归结为二大主因，一是自动控制理 论发展之必然；二是人工智能的发展为其提供了机遇。
理论基础 研究对象 分析方法 研究重点 核心装置 应用 第一阶段 20世纪40~50年代 经典控制理论 单输入、单输出系统 传递函数、频域法 反馈控制 模拟调节器 单机自动化
3. 遗传算法的发展历程 遗传算法（GA：Genetic Algorithms）由美国J.H.Holland 博士在1975年提出，从80年代中期开始，随着人工智能的发展 和计算机技术的进步逐步成熟，应用日渐增多。
4. 智能控制的发展前景 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。
早在1965年，傅京孙首先提出把基于符号操作和逻辑推理 的启发式规则用于学习控制系统，Mendel教授进一步在空间飞 行器的学习控制中应用了人工智能技术。这是人工智能的符号 主义（逻辑主义）学派的观点首次与控制理论相结合，从而实 现智能控制的大胆尝试。
随后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。
1. 模糊控制的发展历程 1965年美国加州大学自动控制系统专家扎德（L.A.Zadah） 在《信息与控制》杂志上先后发表了“模糊集”（Fuzzy Sets） 和“模糊集与系统”（Fuzzy Sets & System）等研究成果，奠 定了模糊集理论和应用研究的基础； 1968年扎德首次公开发表其“模糊控制算法”；
（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。
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，J.S.Albus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。
萨里迪斯（Saridis）等从机器智能的角度出发，对傅京孙 的二元交集结构理论进行了扩展，引入了运筹学（OR： Operations Research）并提出了三元交集结构，即 IC=AI AC OR
1.2.2 智能控制的发展 1971年傅京孙提出智能控制概念，并在文章“学习控制系 统和智能控制系统：人工智能与自动控制的交叉”中归纳了3 种类型的智能控制系统： （1）人作为控制器的控制系统； （2）人–机结合作为控制器的控制系统； （3）无人参与的智能控制系统。 萨里迪斯对智能控制的发展做出了重要贡献，在1977年出 版了“随机系统的自组织控制”一书，并于1979年发表了综述 文章 “面向智能控制的实现”。他从控制理论发展的观点，论 述了从通常的反馈控制到最优控制、随机控制，再到自适应控 制、自学习控制、自组织控制，并最终向智能控制这个更高阶 段发展的过程。他首次提出分级递阶的智能控制结构，并在分 级递阶智能控制的理论和实践方面做了大量的工作。
（5）蔡自兴. 人工智能控制. 北京：化学工业出版 社，2005 （6）窦振中. 模糊逻辑控制技术及其应用. 北京： 北京航空航天大学出版社，1995
（7）沈清，胡德文，时春. 神经网络应用技术. 长 沙：国防科技大学出版社，1993
1.1 智能控制的基本概念 1.1.1 智能控制的结构理论 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（K.S.Fu）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。 傅京孙把智能控制概括为自动控制（AC：Automatic Control）和人工智能（AI：Artificial Intelligence）的交集， 即 IC=AC AI 这种交叉关系可用图1.1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。
（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；
2. 神经网络控制的发展历程 自1943年McCulloch和Pitts提出了神经元的数学模型以来， 神经网络的研究便开始了它的艰难历程； 20世纪50年代至70年代是神经网络研究的萧条期，但仍有 不少学者致力于神经网络模型的研究； Albus在1975年提出的CMAC神经网络模型，利用人脑记 忆模型提出了一种分布式的联想查表系统； Grossberg在1976年提出的自谐振理论（ART）解决了无 导师指导下的模式分类； 到了80年代，人工神经网络进入了发展期： 1982年，Hopfield提出了HNN模型，解决了回归网络的学 习问题； 1986年PDP小组的研究人员提出了多层前向神经网络的 BP学习算法，实现了有导师指导下的网络学习，从而为神经 网络的应用开辟了广阔的前景。
三元交集除“智能”与控制之外，还强调了在更高层次控 制中调度、规划、管理和优化的作用。
1.3 智能控制的应用场合和研究内容 1.3.1 智能控制的应用场合 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；
奥斯特洛姆（ K.J. Astrom）对智能控制的发展也做出了 重要的贡献。他在1986年发表的著名文章“专家控制” 中， 提出了引入人工智能中专家系统技术的一类智能控制系统。它 借助于专家系统技术，将常规PID控制、最小方差控制、自适 应控制等不同方法有机地结合在一起，根据不同情况分别采取 不同的控制策略，同时该系统还具有许多逻辑控制功能，如： 起停控制、自动切换控制、越限报警以及故障诊断等。 1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术 研讨会，会上集中讨论了智能控制的原理和系统结构等问题。 这次会议之后不久，IEEE控制系统学会成立了智能控制专业 委员会。1987年1月，IEEE控制系统学会和计算机学会在美国 费城联合召开了智能控制的第一次国际会议，来自美、欧、日、 中以及其他国家的150余位代表出席了这次学术盛会。 这次会议是一个里程碑，它表明智能控制作为一门独立学 科，正式得到国际学术界的广泛关注和认可。
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。 K.J.Astrom认为：把人类具有的直觉推理和试凑法等智能 加以形式化或用机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中， 以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。 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。
（3）李人厚. 智能控制理论和方法. 西安：西安电 子科技大学出版社，1999 （4）王万森. 人工智能原理及其应用. 北京：电子 工业出版社，2000
1973年他又发表了语言与模糊逻辑相结合的系统建立方法； 1974年伦敦大学Mamdani博士首次尝试利用模糊逻辑，成 功地开发了世界上第一台模糊控制的蒸汽引擎； 1979年T.J.Procky和E.H.Mamdani共同提出了自学习概念， 使系统性能大为改善； 1983年日本富士电机开创了模糊控制在日本的第一项商业 应用―水净化处理；
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。