智能控制是制动控制领域的前沿科学之一，它是一门综合性很强的多学科交叉的新兴科学，被称为制动控制理论发展的第三阶段。智能控制的发展为解决复杂的非线性、不确定系统的控制问题开辟了新的途径。
智能控制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。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
人工智能、认知科学、模糊也促进了相关学科的发展。论体系还远没有经典控制理究所取得的成果显示出其旺学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。智能控制是多学科交叉的学科，它的发展得益于集理论和生物控制论等许多学科的发展，同时智能控制也是发展较快的新兴学科，尽管其理论那样成熟和完善，但智能控制理论和应用研
人工智能、认知科学、模糊也促进了相关学科的发展。论体系还远没有经典控制理究所取得的成果显示出其旺
盛的生命力，受到相关研究和工程技术人员的关注。随着科学技术的发展智能控制的应用领域将不断拓展，理论和技术也必将得到不断的发展和完善。
智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。
控制理论的发展已走过了60多年的历程。一般认为，前30年是经典控制理论的发展和成熟阶段，后30年是现代控制理论的形成和发展阶段。随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数制理论已难以解决复杂系统的控制问题。智能境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和
上取得了重要进展。模糊控制的形成和发展，以及与人工智能的相互渗透对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。
20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展
有可能把自动控制和人工智工程、系统学、运筹学、信控制理论和技术。智能控制的最新发展阶段，也是用计智能控制与传统的或常
有可能把自动控制和人工智工程、系统学、运筹学、信控制理论和技术。智能控制的最新发展阶段，也是用计
法来解决更具有挑战性的复规的控制有密切的关系，不是相互排斥的.常规控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常规控制的方法来解决扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方杂控制问题.
基于模型的传统自动控制来.传统的自动控制是建立在确定的模究对象则存在模型严重的不确定性，即模型未和参数在很大的范围内变动，比如工业过程的无法预测，致使无法建立其模型，这些问题对说很难解决.
设备与人及外界环境的信息形甚全于写体和口头命令等和系统进行信息交流，同时、立体形象、语言等形式输.传统的自动控制系统的输入或输出交换很不方便，希望制造出能接受印刷体、图形式的信息输入装置，能够更加深入而灵活地还要扩大输出装置的能力，能够用文字、图纸
设备与人及外界环境的信息形甚全于写体和口头命令等和系统进行信息交流，同时、立体形象、语言等形式输
出信息.另外，通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得着的形象、声音的组合以及外界其它的情况.为扩大信息通道，就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的精确的送音器，即文字、声音、物体识别装置.可喜的是，近几年计算机及多媒体技术的迅速发展，
为智能控制在这一方面的发展提供了物质上的准备，使智能控制变成了多方位“立体”的控制系统.
.传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值(调节系统)，要么使输出量跟随期望的运动轨迹(跟随系统)，因此具有控制任务单一性的特点，而智能控制系统的控制任务可比较复杂，4.传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论，而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用，但不尽人意.而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个出路，成为解决这类问题行之有效的途径.工业过程智能控制系统除具有上述几个特点外，又有另外一些特点，如被控对象往往是动态的，而且控制系统在线运动，一般要求有较高的实时响应速度等，恰恰是这些特点又决定了它与其它智能控制系统如智能机器人系统、航空航天控制系统、交通运输控制系统等的区别，决定了它的控制方法以及形式的独特之处.
.与传统自动控制系统相比，智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力
.与传统自动控制系统相比，智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式.
.与传统自动控制系统相比，智能控制系统具有变结构特点，能总体自寻优，具有自适应、自组织、自学习和自协调能力.
.与传统自动控制系统相比，智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力.
总之，智能控制系统通过智能机自动地完成其目标的控制过程，其智能机可以在熟悉或不熟悉的环境中自动地或人一机交互地完成拟人任务.
同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合过程，也往往是那些含有复杂性，不完全性，模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以知识进行推理，以启发引导求解过程；
同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合过程，也往往是那些含有复杂性，不完全性，模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以知识进行推理，以启发引导求解过程；
传统控制：经典反馈控制和现代理论控制.它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制.适于解决线性，时不变等相对简单的控制问题.
智能控制以上问题用智能的方法同样可以解决.智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下.
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数学模型。
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，而这些假设在应用中往往与实际情况不相吻合。
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，即无法解决建模问题。
局部级和全局级。局部级的元进行控制器设计，例如智器等。研究热点是智能PID整方面具有明显的优势，且智能控制主要针对整个生产程的故障诊断、规划过程操够完备和不够精确的数据来解决这一难题提供了有效的械制造行业，它利用模糊数建模，利用传感器融合技术
局部级和全局级。局部级的元进行控制器设计，例如智器等。研究热点是智能PID整方面具有明显的优势，且智能控制主要针对整个生产程的故障诊断、规划过程操
够完备和不够精确的数据来解决这一难题提供了有效的械制造行业，它利用模糊数建模，利用传感器融合技术
模式和参数。利用模糊集合控制的外环决策选取机构来行处理信息的能力，进行在息。
机电器设备的设计、生产、工作者将人工智能技术引入取得了良好的控制效果。遗
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，减低了系统的可靠性。
生产过程的智能控制主要包括两个方面：智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调可用于控制一些非线性的复杂对象。全局级的过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过作处理异常等。
在现代先进制造系统中，需要依赖那些不解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境来进行信息的预处理和综合。可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制和模糊关系的鲁棒性，将模糊信息集成到闭环选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信
的效率和质量。应用于电气设家系统和神经网络。在电力制PWM技术中的应用是具有点之一。
自动控制理论是人类在征服自然，改造自然的斗争中形成和发展的.控制理论从形成发展至今，已经经历多年的历程，分为三个阶段.第一阶段是以上世纪40年代兴起的调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；第二阶段以60年代兴起的状态空间法为标志，称为现代控制理论阶段；第三阶段则是80年代兴起的智能控制理论阶段.
方了解决智能控制的问题，用严格的数学方法研究发展新的工具，对复杂的〃环境-对象〃进行建模和识别，以实现最优控制，或者用人工智能的启发式思想建立对不能精确定义的环境和任务的控制设计方法.这两者都值得一试，而更重要的也许还是把这两种途径紧密地结合起来，协调地进行研究.也就是说，对于复杂的环境和复杂的任务，如何，将人工智能技术中较少依赖模型的问题的求解方法与常规的控制方法相结合，这正是智能控制所要解决的问题.
在学习控制系统研究的基础上，提出了分级递阶和智能控制结构，整个结构自上而下分为组织级，协调级和执行级三个层次，其中执行级是面向设备参数的基础自动化级，在这一级不存在结构性的不确定性，可以用常规控制理论的方法设计.协调级实际上是一个离散事件动态系统，主要运用运筹学的方法研究.组织级涉及感知环境和追求目标的高层决策等类似于人类智能的功能，可以借鉴人工智能的方法来研究.因此，智能控制是人工智能与自动控制相结合的提法发展为：智能控制是人工智能，运筹学和控制系统理论三者的结合.
1985年8月，IHE在美国纽约召开了第一届智能控制学术讨论会，智能控制原理和智能控制系统
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