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控制工程的智能化发展趋势与应用前景智能化发展已经成为控制工程领域的重要趋势，随着科技的飞速发展，智能化在控制工程中具有广阔的应用前景。
本文将从智能化发展的背景和趋势、智能化在控制工程中的应用以及智能化发展的前景三个方面进行阐述，旨在为读者提供一个全面了解控制工程智能化发展的视角。
智能化发展的背景和趋势控制工程是一门研究和应用系统控制原理和方法的学科，其目标是通过调节和控制系统中的参数和状态，使系统输出满足需求。
随着计算机技术、通信技术以及人工智能技术的迅猛发展，智能化成为控制工程的发展方向。
首先，智能化发展的背景是由于人们对于提高生产效率和资源利用率的需求。
智能化技术可以对生产流程进行自动监控和调节，使得生产过程更加高效和精确。
同时，智能化技术可以优化资源的利用，减少能耗和物料浪费，提高生产效益。
其次，智能化发展的趋势是由于科技的不断创新和应用需求的不断增加。
随着人工智能技术的发展，控制系统不再局限于传统的程序控制，而是可以通过学习和优化算法自动调整参数和状态，实现更加智能、自适应的控制。
另外，云计算和物联网技术的兴起，使得控制系统可以通过网络进行远程监控和管理，实现分布式控制和协同控制，提高控制效果和运行安全性。
智能化在控制工程中的应用智能化技术在控制工程中具有广泛的应用，以下将介绍其中几个典型应用领域。
第一，智能化技术在工业自动化中的应用。
工业自动化是控制工程的一个重要应用领域，智能化技术可以通过传感器、控制器和执行器的配合，对生产过程进行实时监测和调节，提高生产效率和质量。
例如，智能化的工业机器人可以替代人工完成重复性、繁琐的生产任务，提高生产效益和劳动条件。
第二，智能化技术在交通运输中的应用。
智能交通系统是控制工程和信息技术的结合，可以通过智能控制和优化算法，实现交通流量的自适应调控和拥堵疏导，提高交通运输的效率和安全性。
另外，智能化的车辆控制系统可以通过感知和学习算法提高驾驶员的驾驶安全性和驾驶舒适性。
工业机器人智能控制技术研究近年来，随着全球制造业的不断发展，工业机器人的应用也越来越广泛。
而工业机器人的智能控制技术也成为了一个备受关注的重要领域。
本文将从多个角度探讨工业机器人智能控制技术的研究。
一、研究背景随着人工智能技术的快速发展，越来越多的制造企业开始使用工业机器人取代人工操作。
而这些机器人需要不断提高自己的智能水平，以更好地完成工作任务。
因此，研究工业机器人智能控制技术变得尤为重要。
二、研究现状目前，国内外对于工业机器人智能控制技术的研究已经成为了一个热门领域。
国外学者主要集中在机器人的自适应控制和路径规划方面，而国内学者则更多地关注于机器人的感知能力和人机交互方面。
在自适应控制技术方面，目前主要研究了基于神经网络和模糊控制算法的自适应控制方法。
这些方法可以根据机器人的工作环境和工作任务，自动调整机器人的运动轨迹和动作速度，以更好地满足工作需求。
在路径规划方面，主要研究了迭代最优控制算法和基于模型预测控制算法。
这些算法可以自动计算出机器人在工作中需要走的最佳路径，从而提高了机器人的工作效率和精度。
在感知能力方面，研究者主要探讨了机器人的视觉、听觉和触觉感知技术。
通过这些技术，机器人可以更好地感知周围环境，从而更好地完成各种工作任务。
同时，研究者也开始研究机器人的深度学习和强化学习能力，以进一步提高机器人的智能水平。
在人机交互方面，研究者主要探讨了机器人的语音和手势识别技术。
通过这些技术，机器人可以更好地与人类进行交互，从而更好地理解人类的需求和指令。
同时，研究者也开始研究机器人的情感识别能力，以进一步提高机器人与人类的沟通效果。
三、研究前景工业机器人智能控制技术的研究具有广阔的前景。
首先，随着数字化技术和物联网技术的不断发展，机器人的智能控制技术也将得到进一步提升。
其次，随着人口老龄化和劳动力成本的不断上涨，机器人将成为传统生产模式的重要替代方式。
最后，随着各行业对于自动化生产的需求增加，机器人技术将得到广泛应用。
智能家居控制系统研究论文智能家居控制系统是一种将智能技术与家居建筑有机结合的产物，其开发目的在于实现对家居环境及设备的智能灵活控制，从而提高家居生活的便捷性和舒适度。
近年来随着科技的迅猛发展，智能家居控制系统成为了受到广泛关注的研究领域，其发展也呈现出了蓬勃的态势。
本文将探讨智能家居控制系统的现状与未来发展趋势，以及当前需要解决的主要问题。
一、智能家居控制系统的现状目前，智能家居控制系统已经得到广泛应用和推广，具备了智能化、自动化、网络化等特点。
智能家居控制系统可实现的基本功能包括环境控制、能源管理、安全监视、娱乐休闲等。
其中，环境控制可通过智能化调节家居温度、照明亮度、通风、湿度等，从而打造一个优美舒适的生活环境；能源管理方面，智能家居控制系统可通过智能监控和控制家居能源使用情况，实现家居能源节约，降低家庭能源成本；安防监视方面，智能家居控制系统可通过布置各类智能监控设备，实时检测家居安全状况，并通过智能警示措施及时报警处理；娱乐休闲方面，智能家居控制系统可通过数字家庭娱乐设备实现多媒体应用、网络娱乐等，为家庭休闲娱乐提供更多的便捷和选择。
智能家居控制系统不同于一般传统家居体系，它不仅具备传统的家居功能，还通过网络与云平台进行互联，能够实现对家居的长距离运营管理。
同时智能家居控制系统的应用领域也非常广泛，不仅涉及到住宅、公寓、别墅等个人家庭，还包括商业、教育、医疗、旅游等社会公共场所。
二、智能家居控制系统的未来发展趋势随着科技水平的不断提高，智能家居控制系统也在不断发展更新。
未来，智能家居控制系统的发展趋势将体现在以下几个方面：1、智能化程度及操作简便性：随着智能家居控制技术的不断发展，未来的智能家居控制系统将进一步智能化和自动化。
整合人工智能、大数据、云计算等技术，使智能控制系统更加智能化、高效化、人性化。
2、多设备互联及智能化应用：未来，智能家居控制系统将不再是仅仅控制空调、灯光、家电等设备的简单应用。
智能控制技术在工业机器人中的应用与发展随着科技的进步和人工智能的迅猛发展，智能机器人已经成为现代工业生产中不可或缺的一部分。
智能控制技术作为智能机器人的核心，不仅提升了机器人的灵活性和自主性，还为工业生产带来了更高效、更精确的生产力。
本文将探讨智能控制技术在工业机器人中的应用与发展。
一、智能控制技术的概述智能控制技术是指通过计算机技术、传感器技术以及机器视觉等技术手段，使机器人能够感知、判断并做出相应的决策，实现自主控制的能力。
智能控制技术的发展，使得工业机器人能够具备人类智能的某些方面，从而更好地适应不同的生产需求。
二、智能控制技术在工业机器人中的应用1. 自主导航技术智能机器人通过内置的导航系统，可以实现自主导航和路径规划。
通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境信息，结合地图与定位算法，使得机器人能够在不同的工业环境中自主移动，完成各种任务。
2. 视觉识别与控制技术智能工业机器人可以通过机器视觉技术实现视觉识别与控制。
利用相机等设备采集图像，通过图像处理和模式识别算法，使机器人能够准确识别目标物体的形状、位置等信息，并进行相应的控制操作。
3. 协作与人机交互技术智能工业机器人能够通过传感器与人进行实时交互，实现协作操作。
例如，机器人能够根据人的指令进行动作控制，或者通过力传感器与人共同完成一项任务。
这种协作与人机交互的技术能够提高工作效率和安全性。
4. 强化学习与自适应控制技术智能工业机器人通过强化学习和自适应控制技术，能够根据环境变化和任务需求，不断优化自身的控制策略和行为模式。
通过实时学习和反馈机制，使机器人能够适应复杂多变的工业生产环境。
三、智能控制技术在工业机器人中的发展趋势1. 多传感器融合技术随着传感器技术的不断发展，工业机器人将会采用更多类型的传感器，如声音、温度、气味等，从而增加机器人对于环境的感知能力和决策能力。
2. 人工智能与深度学习技术的应用人工智能和深度学习技术的不断进步，将为工业机器人的控制领域带来更多的创新和突破。
人工智能与自动化控制在当今信息技术快速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和自动化控制成为了热门话题。
人工智能作为一项前沿技术，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。
同时，自动化控制技术也在不断革新，提高生产效率和质量。
本文将探讨人工智能与自动化控制的发展现状、挑战和前景。
一、人工智能在生活中的应用随着人工智能技术的不断进步，它的应用范围也在不断扩大。
现在我们可以通过智能手机的语音助手与人工智能进行交互，无需触摸屏幕即可获得所需信息。
智能家居系统可以通过人工智能技术自动控制家中的电器设备，提高居住环境的舒适度。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策，提高医疗水平。
此外，人工智能还在社交媒体、金融、交通等领域得到广泛应用。
二、自动化控制的发展与挑战自动化控制是指利用计算机和传感器等技术对工业过程进行控制和管理。
它可以提高生产线的效率和准确度，降低劳动成本。
自动化控制主要集中在制造业领域，如汽车制造、电子设备生产等。
随着工业4.0时代的到来，自动化控制技术正在迎来新的发展机遇。
然而，自动化控制也面临一些挑战。
一方面，复杂的生产流程和多样化的产品需求使得自动化控制系统变得更加复杂。
另一方面，自动化控制会导致一部分人失去就业机会，这也是一个社会问题。
三、人工智能与自动化控制的结合人工智能和自动化控制技术可以相互融合，实现更高效和智能的生产管理。
例如，通过人工智能技术，自动化工厂可以实现生产过程的自动监控和调整，提高生产效率和质量。
另外，在智能交通领域，人工智能可以帮助实现交通信号的智能控制和交通拥堵的优化。
同时，人工智能还可以通过对大数据的分析，优化生产计划和物流管理，提高资源利用效率。
四、未来的发展前景人工智能和自动化控制技术的进步将在未来带来更多机遇和挑战。
随着人工智能算法的不断改进，它将能够更好地理解人类语言和行为，实现更加智能的交互。
同时，自动化控制技术也将在更多领域得到应用，如农业、城市管理等。
新控制技术的发展趋势与应用前景展望随着科学技术的不断进步与发展，新控制技术在各个领域中得到了广泛应用。
本文将探讨新控制技术的发展趋势与应用前景展望。
一、发展趋势新控制技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 智能化：随着人工智能技术的不断突破，新控制技术逐渐智能化。
智能控制系统能够根据环境变化自主调节，实现自适应控制，提高系统的稳定性和效率。
2. 网络化：新控制技术在大数据和互联网技术的支持下，越来越向网络化方向发展。
通过云计算和物联网技术，实现多个控制系统之间的远程监控和协同操作。
3. 高性能：随着硬件设备的升级和工艺的改进，新控制技术的性能也不断提升。
高速、高精度、高可靠性是新控制技术的主要特点。
二、应用前景展望新控制技术的应用前景非常广阔，涉及到各个领域，包括工业生产、交通运输、医疗保健等。
具体体现在以下几个方面：1. 工业自动化：工业生产是新控制技术的一个重要应用领域。
通过智能控制系统，可以实现生产流程的自动化、精确化，提高生产效率和产品质量。
2. 智能交通：交通运输领域是另一个重要的新控制技术应用领域。
智能交通系统可以实现交通信号的智能控制、车辆的智能导航等功能，提高交通运输效率，减少交通事故发生率。
3. 医疗健康：在医疗保健领域，新控制技术可以应用于医疗器械、病房环境监控等方面。
智能医疗设备能够实现临床数据的实时监测和分析，提高医疗诊断的准确性和效率。
综上所述，新控制技术的发展趋势是智能化、网络化、高性能化，应用前景广阔，涉及到工业生产、交通运输、医疗保健等各个领域。
随着科技的不断进步，新控制技术必将在未来发挥越来越重要的作用，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。
汽车电子控制技术发展现状及趋势随着科技的不断进步，汽车电子控制技术也得到了长足的发展。
现今的汽车早已不是单纯的“马车”，已经实现了自动驾驶、智能化车联网、环保减排等方面的进步。
在这一背景下，本文将探讨汽车电子控制技术的发展现状及趋势。
一、发展现状1.汽车智能化控制技术随着5G技术的普及以及人工智能的迅速发展，汽车智能化控制技术也越来越成熟，自动驾驶、智能泊车、智能避障等智能化技术已经成为汽车控制领域的热门研究方向，目前已有一些车企实现了L3级别自动驾驶的试验。
2.汽车电气化技术汽车电气化技术是近年来非常火热的技术领域，随着燃油车逐渐退出历史舞台，电动汽车变得越来越受到消费者的青睐。
除了电动汽车主要用到的电池技术，汽车电气化技术还包括了双电机驱动、智能管理系统、高压电系统等领域。
3.汽车通讯技术现在的汽车不仅是行驶器，更是拥有多种应用程序的计算机。
互联网技术的不断完善促进了汽车通讯技术的发展，如IVI系统、移动互联、车联网等技术，这些技术使得人车互联系统变得越来越流畅，人与车之间的互动也越来越智能化。
二、趋势展望1.智能化控制加速发展随着人工智能的飞速发展，智能化控制领域将迎来新一波发展热潮。
未来，汽车将会进化为具有更高自主性和智能性的移动机器人，完全实现自动驾驶。
2.电动化发展加速随着燃油车逐渐退出市场，电动汽车将成为汽车产业的主流。
同时，随着电池技术的不断提升，电动汽车的续航里程也将越来越长，电动汽车将成为未来的趋势。
3.汽车互联技术加强车辆智能化使得车辆具备了网络连接的能力，车联网被视为人类将迎来的下一个高科技浪潮。
未来，汽车与人类的互联将极大地改变传统的汽车体验，车辆将与其他智能设备进行交互，构建良好的出行环境。
总之，汽车电子控制技术的快速发展，使得传统的汽车驾驶变得越来越智能化、电动化、互联化，未来将会更加精彩。
同时，在技术飞速发展的同时，也应注意留下良心的可持续性发展模式，为人们创造一个更加美好的出行环境。
自动控制技术现状及发展趋势自动控制技术现状及发展趋势摘要：自动控制技术是一项综合性技术，目前被广泛地应用于企业生产及人们的日常生活中，极大地提高了企业的生产效率及人们的生活质量。
本文通过对目前我国自动控制技术的现状及其发展进行了详细的分析，从而指出自动控制技术正在向智能化、网络化、微型化以及集成化等方面发展，自动控制技术是现代化生产的基础，是提高生产效率的关键。
关键词：自动控制技术；现状；发展趋势一、目前我国自动控制技术的现状分析就目前我国在自动控制领域的实际情况来看，虽然自动控制技术得到了长足的发展以及比较广泛地实际应用，但是这与国外发达国家的自动控制技术水平及应用程度还有很大的差距。
我国想要提高自动控制技术的水平，就必须加大投资与科研的力度，对新型的生产线要科学合理地对其进行自动化的设计及未来发展的预设，要特别注重自动化信息流的作用，从而提升我国自动控制水平及应用，进而提高我国企业的国际竞争力。
从目前我国自动控制技术在应用领域中的作用来看，主要是为提高设备的运行效率。
根据我国发展的具体情况，研制开发自动控制技术，从而避免研制自动控制技术的盲目性。
但是，还是存在自动控制技术在研发过程中缺乏宏观层面上的明确指导，在投入实际生产中所获得的经济效益比较低的现象，在我国自主研发的自动化设备上还存在精确度比较差、可靠性比较低以及实用性比较差的现象。
随着手工制造业在国家经济建设中逐渐丧失了优势地位，自动化生产在社会生产中日益显示出其生产操作简单、产品质量高及生产效率高等特点，成为企业生产中的主要模式。
在我国自动控制技术的发展也是非常不平衡的，大部分生产领域的自动化程度还非常低，例如，玩具、服装等。
我国想要提高自动控制水平并不是很容易，这即需要对新的自动控制技术的研发，也要对原有企业的生产设备进行自动化改造，这样不但能够提高生产效率而且还能起到降低成本的作用。
可以通过数控技术等自动控制技术改造原有机械设备，提高传统机械设备的自动化程度，从而提高设备的使用率和生产率。
智能自动化技术的现状与发展趋势智能自动化技术是指利用计算机、传感器、执行器及相关控制系统等技术手段实现对工业生产过程的自动化控制，包括自动化制造、自动化检测、自动化装配、自动化运输等方面。
智能自动化技术的发展，已经成为中国制造业转型升级的重要方向之一。
本文将介绍智能自动化技术的现状以及未来的发展趋势。
目前，智能自动化技术领域的主要应用包括：机器人、自动化装配、自动化加工、自动化仓储和物流、网络化控制系统和云平台等。
其中，机器人和自动化装配技术是目前最为成熟和普遍应用的技术。
1. 机器人机器人是目前最为先进的智能自动化技术之一，其应用领域涵盖工业生产、医疗保健、服务业、家庭等多个领域。
国外机器人市场的主要制造商有日本的松下、安川电机、瑞典的ABB、德国的法孚等，他们在机器人的制造技术以及控制技术上已经达到了很高的水平。
而国内机器人市场的发展，起步时间较晚，但是近年来发展迅速，主要制造商有ABB、沈阳机床、华数等，他们在机器人应用领域也取得了一些业绩。
2. 自动化装配自动化装配技术是指利用计算机和机器人等技术手段，实现对工件的自动化加工和装配，从而提高制造效率和质量，并降低生产成本。
这项技术在汽车、电子、家电等制造行业的应用非常广泛。
国际上已经基本完成了从传统手工装配到自动化装配的转型，而国内的装配领域还有很大的改进空间。
1. 智能化智能化的趋势是智能自动化技术未来的发展方向。
目前，智能自动化技术已经应用到了制造、医疗保健、服务业、家居等多个领域，在智能化方面还有很大的提升空间。
尤其是在机器人应用领域，未来的机器人将变得越来越智能化，即可根据环境自适应、自主决策。
2. 集成化集成化是未来智能自动化技术的另一个趋势。
随着信息技术的发展，传统的自动化体系已经不能满足工业生产的需要，未来智能自动化技术将向全面集成发展，即通过整合各项技术，实现不同领域的智能自动化系统之间的协同互联，在提高生产效率的同时，最大化降低生产成本。
摘要：在此我综述智能控制技术的现状及发展,首先简述智能控制的性能特点及主要方法;然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状;接着论述智能控制的发展。智能控制技术的主要方法，介绍了智能控制在各行各业中的应用。随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 关键词：智能控制 应用 自动化 浅谈智能控制技术现状及发展 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。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高 层控 制 是 对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 一、 智能控制的性能特点及主要方法 1.1根据智能控制的基本控制对象的开放性，复杂性，不确定性的特点，一个理想的智能控制系统具有如下性能： （1）系统对一个未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习，并利用积累的经验进一步改善自身性能的能力，即在经历某种变化后，变化后的系统性能应优于变化前的系统性能。 （2）适应功能：系统应具有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。这种智能行为是不依赖模型的自适应估计，较传统的自适应控制有更广泛的意义。 （3）组织功能：对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和协调功能，使系统具有主动性和灵活性。除以上功能外，智能控制系统还应具有实时性、容错性、鲁棒性和友好的人机界面。 智能控制和传统控制在应用领域、控制方法、知识获取和加工、系统描述、性能考核及执行等方面存在明显的不同。基于与传统控制的区别，智能控制系统具有如下特点： （1）拟人智能化的运作模式； （2）优胜劣汰的选择机制； （3）多目标的优化过程； （4）复杂环境的学习功能。 1.2智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等，以及常用优化算法有：遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。 （1）模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 （2）专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象 的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 （3）神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。 （4）遗传算法学习控制 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索和优化算法,它模拟生物界/生存竞争,优胜劣汰,适者生存的机制,利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。遗传算法作为优化搜索算法,一方面希望在宽广的空间内进行搜索,从而提高求得最优解的概率;另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围,从而提高搜索效率。如何同时提高搜索最优解的概率和效率,是遗传算法的一个主要研究方向 。 （5）迭代学习控制 迭代学习控制模仿人类学习的方法、即通过多次的训练,从经验中学会某种技能,来达到有效控制的目的。迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成,其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。它在执行重复运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。 二、智能控制的现状 2.1工业过程中的智能控制 生产过程的智能控制主要包括两个方面:局部级和全局级。局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计,例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。研究热点是智能PID控制器,因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势,且可用于控制一些非线性的复杂对象 。全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化,包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。 2.2 机械制造中的智能控制 在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况,人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业,它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术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模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,进行在线的模式识别,处理那些可能是残缺不全的信息。 2.3电力电子学研究领域中的智能控制 电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程,国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中,取得了良好的控制效果 。遗传 算法是一种先进的优化算法,采用此方法来对电器设备的设计进行优化,可以降低成本,缩短计算时间,提高产品设计的效率和质量。应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有:模糊逻辑、专家系统和神经网络。在电力电子学的众多应用领域中,智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一,也是研究的新热点之一。 以上的三个例子只是智能控制在各行各业应用中的一个缩影，它的作用以及影响力将会关系国民生计。并且智能控制技术的发展也是日新月异，我们只有时刻关注智能控制技术才能跟上其日益加快的技术更新步伐。 三、智能控制的发展 3.1智能控制存在的问题 智能控制以其优越的控制性能逐渐步入了工程界并得到广泛飞应用。然而在智能控制的实现方面，还存在很多问题有待解决。具体表现在： （1）扩宽实际应用范围，提高实时控制能力问题。 （2）解决知识获取和优化的瓶颈问题，特别是动态系统的知识获取和分类。 （3）对智能控制学习研究的问题。 （4）各种智能方法结合以及同传统控制方法结合研究问题。 （5）数值和符号之间的计算问题。目前，在数值和符号之间的计算尚未有一个成型的规则。 （6）智能控制的鲁棒性问题缺乏严格的数学推导。 （7）如何研究解耦问题，简化控制算法。 （8）研究新型智能控制硬件和软件问题，智能控制的研究往往缺少较好的软件环境，硬件方面存在的问题更大。 3.2智能控制的发展前景 智能控制的研究虽然取得了一些成果，但实质性进展甚微，理论方面尤为突出，应用则主要是解决技术问题，对象具体而单一。子波变换、遗传算法与模糊神经网络的结合，以及混沌理论等，将成为智能控制的发展方向。智能控制发展的核心仍然是以神经网络的强大自学习功能与具有较强知识表达能力的模糊逻辑推理构成的模糊逻辑神经网络。 要做到智能自动化，把机器人的智商提高到智人水平，还需要数十年。微电子、生命科学、自动化技术突飞猛进，为21世纪实现智能控制和智能自动化创造了很好的条件。对这门新学科今后的发展方向和道路已经取得了一些共识： （1）研究和模仿人类智能是智能控制的最高目标； （2）智能控制必须靠多学科联合才能取得新的突破； （3）智能的提高，不能全靠子系统的堆积，要做到“整体大于组分之和”，只靠非线性效应是不够的。 为了达到目标，不仅需要技术的进步，更需要科学思想和理论的突破。很多科学家坚持认为，这需要发现新的原理，或者改造已知的物理学基本定理，才能彻底懂得和仿造人类的智能，才能设计出具有高级智能的自动控制系统。科学界要为保障人类和地球的生存和可持续发展做出必须的贡献，而控制论科学家和工程师应当承担主要的使命。 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，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。
