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控制科学与技术的发展及其思考摘要：本文从分析控制科学与技术的发展情况出发，着重探讨了控制科学与技术在结合人工智能与认知科学的科学理论与方法，以期能够在当前的信息时代下推动我国工业化与现代化进程发展提供参考与借鉴。
关键词：控制科学；科学与技术；发展情况控制科学与技术在提高人类科学技术水平的过程中发挥着极为重要的促进和强化作用，并在一定程度上解决为当前社会的发展提供了许多具有价值的科学思想方法，进而有效的解决了许多具有挑战性的问题，并在为各行各业自动化的发展提供先进生产技术与设备的同时，奠定了良好的理论基础。
而随着信息技术的快速发展与智能设备的广泛应用，这不仅为控制科学与技术提供了新的发展机遇，同时也使传统控制科学与技术的发展面临了新挑战。
因此，如何有效的应对，确保控制科学与技术能够在新时代实现长远且稳定的可持续发展，便成为了本文所探讨的重点课题。
一、控制科学与技术的发展状况分析回顾近百年来我国工程技术的发展，可以清楚的意识到控制科学与技术在20世纪是在重大实践需求的驱动下实现快速发展的，在此过程中，控制科学与技术经历了许多重要的发展时期，在这一发展时期中，我国控制科学领域的许多学者也为控制科学与技术理论与应用的发展做出了许多重大的贡献。
而随着近几年科学技术水平与信息技术的飞速发展，以及社会生产力的强烈需求，这就使得当代的控制科学与技术面临着更大和更为迫切的挑战与困难。
而在近30年来，控制科学与技术在非线性控制，分布参数系统控制、鲁棒控制以及智能控制等多个研究方向中都取得了重大进展，在本世纪初的十几年内，这些也仍是控制科学与技术的主要研究方向[1]。
而在这些方向中，非线性控制是最为重要和关键的研究分支，并且，控制科学与技术也在这一研究方向中取得了较为优异的成果，并在直升飞机、电力系统控制以及机器人中得到广泛的应用。
在本世纪70年代，国内外学者与研究者则将研究重点集中在分布参数系统上，而我国学者则在细长体弹性振动系统的建模和振动控制、振动系统的谱分析以及人口预测与控制等方面上做出了卓越的贡献。
2024年现代控制理论心得2024年，现代控制理论取得了长足的发展，为各个领域的控制系统设计和应用提供了新的思路和方法。
在新的技术和理论的推动下，控制系统的性能和稳定性得到了极大的提升，为实现更高效、精确、自动化的控制提供了强大支持。
在这里，我将分享我对于2024年现代控制理论的心得体会。
首先，在2024年的现代控制理论中，我观察到了一些重要的趋势和发展。
一方面，随着深度学习和人工智能的快速发展，控制系统中的智能化技术日益成熟。
智能控制方法的应用使得控制系统能够更好地应对复杂、非线性、时变的系统环境，提高了系统的自适应性和鲁棒性。
另一方面，控制系统的优化设计成为了研究热点，通过对控制系统的状态、输入进行优化，能够使系统在满足一定性能指标的前提下获得最优的控制效果。
其次，现代控制理论的应用领域得到了进一步的扩展。
在工业自动化领域，现代控制理论的应用使得生产线的自动化程度迈上了一个新台阶。
利用先进的控制方法，生产线能够实现更精细的控制，提高生产效率和产品质量。
在航空航天、交通运输、能源等领域，现代控制理论的应用有效提高了系统的安全性和可靠性，同时也为系统性能的优化提供了新的手段。
此外，在现代控制理论的研究中，我也发现了一些值得关注的问题。
首先是理论与实际应用之间的差距。
尽管现代控制理论在理论方面已取得了很大的突破，但在实际应用中仍面临一些挑战。
控制系统的复杂性和实时性要求对控制算法和硬件设备提出了更高的要求。
因此，我们仍需要进一步将理论成果转化为实际应用，同时加强技术创新和实践经验的积累。
另一个问题是控制系统的安全性和鲁棒性。
随着网络和信息技术的发展，控制系统面临着越来越多的攻击和破坏风险。
为了确保控制系统的稳定和可靠运行，我们需要加强对控制系统的安全性研究，研发出更加鲁棒和可靠的控制算法和方法。
总体而言，2024年的现代控制理论在智能化、优化设计和应用拓展等方面取得了许多新的突破。
我对此深感振奋和期待。
智能控制技术的发展现状及心得体会（五篇材料）第一篇：智能控制技术的发展现状及心得体会智能控制技术的发展现状及心得体会摘要：在此综述了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国内外发展和现状。
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创新的挑战，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：智能控制模糊控制神经网络遗传算法一、引言智能控制作为当今的一种交叉前沿学科，其研究中心始终是解决传统控制理论、方法（包括经典控制、现代控制、自适应控制、鲁棒控制、大系统方法等）所难以解决的不确定性问题。
自智能控制概念的提出，自动控制界纷纷仿效，主流是人工智能技术引入到自动控制系统中，寻求难以精确建模的复杂系统的自动控制(自治)。
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”。
二、智能控制的性能特点智能控制是自动控制发展的新的阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂、非线性和不确定的系统控制问题。
控制科学与工程学科发展现状及趋势一、国内外现状概述：经典控制理论的研究对象一般为单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。
经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统的数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。
经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频域方法。
经典控制理论主要研究系统运动的稳定性、时域和频域中系统的运动特性、控制系统的设计原理和校正方法。
其局限性主要表现在一般仅适用于单变量和定常系统。
现代控制理论以线性代数和微分方程为主要的数学工具，以状态空间法为基础，分析与设计控制系统。
状态空间法本质上是一种时域的方法，它不仅描述了系统的外部特性，而且描述和揭示了系统内部状态和性能。
较之经典控制理论，现代控制理论的研究对象要广泛得多，原则上将，它既可以是单变量、线性、定常、连续的，也可以是多变量、非线性、时变、离散的。
智能控制可以概括为自动控制和运筹学、计算智能、人工智能等学科的结合，其结构是：识别、推理、决策、执行。
在低层次的控制中用常规控制器，而在高层次的控制中则应用具有在线学习、修正、组织、决策和规划能力的控制器，模拟人的某些智能和经验来引导求解过程。
智能控制理论是以专家系统、模糊控制、神经网络等智能计算方法为基础的智能控制。
智能控制的发展还不完善，甚至可以说才刚刚开始，但是可以预见智能控制的发展与完善将引起控制科学与工程学科的全面革命。
集散控制系统（DCS）就是在生产过程自动化的巨大需求的背景下发展起来的一种自动化技术。
它把控制技术、计算机技术、图像显示技术以及通信技术结合起来，实现对生产过程的监视、控制和管理。
它既打破了常规控制仪表功能的局限，又较好地解决了早期计算机系统对于信息、管理和控制作用过于集中带来的危险。
当前DCS发展的一个新趋势是基于无线工业网络的集散控制系统，采用DCS不是简单地取代传统的控制设备，而是一种高新技术的发展。
控制系统的未来发展趋势：探讨控制系统的未来发展趋势和应用前景引言控制系统是现代工业中至关重要的一部分，它帮助我们管理和控制各种设备和过程。
随着科技的不断进步，控制系统也在以惊人的速度发展，实现更高效、智能化的控制与管理。
本文将探讨控制系统的未来发展趋势，并展望其未来的应用前景。
1. 自动化技术的进一步发展自动化技术在控制系统中扮演着重要角色，它使得系统可以实现自主运作和智能化控制。
未来，随着机器学习、人工智能和大数据分析等技术的不断发展，控制系统的自动化将进一步提升。
1.1 机器学习的应用机器学习技术可以使得控制系统从过去的静态控制转变为动态控制。
通过对海量数据进行分析和学习，机器学习可以提供更加精确的预测和决策能力，进而实现更加智能化的控制系统。
1.2 人工智能的影响人工智能技术的快速发展也将对控制系统产生深远影响。
通过使用深度学习和神经网络等技术，人工智能可以模拟人类的思维过程，实现更加高级和复杂的决策和控制功能。
2. 多领域融合的趋势控制系统作为一个广泛应用于各个领域的技术，未来的发展将更加注重多领域融合。
不同领域的知识和技术相互结合，将为控制系统带来更多的创新和应用。
2.1 工业控制系统的进化工业控制系统的发展已经成为工业领域的重要趋势。
随着工业4.0的普及，各个工业过程将更加智能化和自动化。
通过将传感器、机器人和数据分析等技术应用于控制系统中，工业控制系统将实现更高效、精确和可靠的控制。
2.2 建筑控制系统的创新建筑控制系统也将受益于多领域融合的趋势。
通过将建筑设计、能源管理和环境控制等领域的知识结合，建筑控制系统将实现更加智能和节能的控制。
例如，通过智能化的照明系统和空调系统，建筑可以自动适应人员的需求，提高能源利用效率。
2.3 交通控制系统的发展随着城市化的进程，交通管控成为一个重要的挑战。
控制系统在交通领域的应用也将不断发展。
通过将交通流量分析、信号控制和优化算法等技术融合，交通控制系统可以实现更加高效和安全的交通管理。
控制科学与工程学科十年发展规律控制科学与工程学科是一门综合性学科，它涉及到控制理论、控制工程、人工智能等多个领域。
随着科技的不断进步和社会的不断发展，控制科学与工程学科也在不断演变和壮大。
在过去的十年里，控制科学与工程学科取得了许多重要的进展和突破，为人类社会的发展做出了巨大的贡献。
在控制科学与工程学科的发展过程中，人工智能技术的应用越来越广泛。
人工智能技术通过模拟人类的思维和决策过程，使得机器能够自主地进行学习和判断。
在工业生产中，人工智能技术可以通过自动化控制系统，实现对生产过程的智能化管理和控制。
例如，智能机器人可以代替人类完成一些危险、重复和繁琐的工作，大大提高了生产效率和质量。
在控制科学与工程学科的发展过程中，控制理论的研究也取得了重要进展。
控制理论是控制科学与工程学科的核心，它研究如何通过控制手段，使得系统在给定的目标下达到最优的性能。
在过去的十年里，控制理论的研究取得了很多重要的突破，例如，模糊控制、自适应控制、鲁棒控制等理论的提出和应用，使得控制系统的稳定性、鲁棒性和性能得到了显著提高。
在控制科学与工程学科的发展过程中，传感器技术和通信技术也得到了广泛应用。
传感器技术可以实时采集系统的状态信息，为控制系统提供准确的反馈信号。
通信技术可以实现传感器与控制器之间的数据传输，实现实时控制和监测。
例如，在智能交通系统中，通过传感器和通信技术，可以实时监测道路交通情况，并根据实际情况调整信号灯的控制策略，提高交通效率和安全性。
控制科学与工程学科的发展还受到了人类社会对于环境保护和可持续发展的迫切需求的影响。
随着全球气候变化的加剧和能源资源的日益紧张，人们对于节能减排和可再生能源的需求越来越迫切。
控制科学与工程学科通过研究和应用先进的控制技术，可以实现对能源系统和环境系统的智能化管理和优化控制。
例如，通过控制系统对建筑的能耗进行监测和控制，可以实现对能源的高效利用，减少能源的浪费。
总的来说，控制科学与工程学科在过去的十年里取得了许多重要的进展和突破。
控制科学调查报告控制科学调查报告随着科技的不断发展，控制科学作为一门交叉学科，逐渐成为解决现代社会问题的重要工具。
本文将通过对控制科学的调查研究，探讨其在各个领域的应用和未来的发展趋势。
一、控制科学的概念和基本原理控制科学是一门研究如何通过对系统进行调节和控制，使其达到预期目标的学科。
其基本原理包括系统建模、控制器设计和反馈调节等。
通过建立数学模型，分析系统的动态特性，并设计合适的控制器，可以实现对系统的精确控制。
二、控制科学在工业领域的应用1. 自动化生产线控制自动化生产线是现代工业中的重要组成部分。
通过控制科学的方法，可以实现对生产线各个环节的自动控制和优化。
例如，利用传感器和控制器对生产过程中的温度、压力等参数进行实时监测和调节，可以提高生产效率和产品质量。
2. 交通流量控制城市交通拥堵是现代城市面临的一个严峻问题。
控制科学可以应用于交通信号灯的控制，通过分析交通流量数据和预测模型，实现对交通信号灯的智能调节，优化交通流量，减少拥堵。
三、控制科学在环境保护中的应用1. 智能能源管理控制科学可以应用于能源系统的管理和优化。
通过建立能源系统的数学模型，并设计合适的控制策略，可以实现对能源的高效利用和减少能源浪费。
例如，利用智能控制技术对建筑物的照明和空调进行调节，可以实现节能减排。
2. 水资源管理水资源是人类生活中不可或缺的重要资源。
控制科学可以应用于水资源的监测和管理。
通过建立水资源系统的模型，实时监测水质和水量，并设计合适的控制策略，可以实现对水资源的合理利用和保护。
四、控制科学在医疗领域的应用1. 医疗设备控制控制科学可以应用于医疗设备的控制和监测。
例如，利用控制技术对心脏起搏器和呼吸机等医疗设备进行精确控制，可以提高治疗效果和减少风险。
2. 疾病预测和诊断控制科学可以应用于疾病的预测和诊断。
通过建立疾病模型，并利用控制技术对疾病的发展进行监测和预测，可以提前采取相应的治疗措施，提高治疗效果和生存率。
控制科学与工程控制理论与智能控制技术总结控制科学与工程是一门综合性的学科，它涉及到各个领域的控制理论和技术应用。
随着科技的不断进步和发展，控制科学与工程在各个行业中发挥着重要的作用。
本文将对控制科学与工程的理论和智能控制技术进行总结。
一、控制科学与工程控制理论控制科学与工程控制理论是控制科学与工程的基础，它主要包括控制系统的数学模型和控制原理。
控制系统的数学模型是通过对实际系统进行建模来描述系统的运行规律和行为特性，它可以是线性模型也可以是非线性模型。
控制原理是指通过对系统的输入和输出进行分析和计算，设计出合适的控制策略，实现对系统运行状态的调节和控制。
二、智能控制技术智能控制技术是指利用计算机和人工智能技术来实现对系统的智能化控制。
智能控制技术可以有效地提高控制系统的性能和可靠性，减少人工干预，提高工作效率。
其中，常用的智能控制技术包括模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等。
1. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理模糊不确定性和非线性问题，提高系统的鲁棒性和适应性。
模糊控制系统通常由模糊化、知识库、模糊推理机和解模糊化等部分组成，通过模糊推理和模糊规则的匹配，得出控制决策，实现对系统的控制。
2. 神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络来构建控制系统，它模仿人脑的神经网络结构和工作原理，实现对系统的学习和自适应控制。
神经网络控制系统通常由输入层、隐藏层和输出层组成，通过学习算法和反馈机制，不断调整神经网络的权值和阈值，实现对系统的实时控制。
3. 遗传算法控制遗传算法控制是一种基于生物遗传进化思想的优化方法，它通过模拟自然界的遗传和进化过程，搜索最优解或近似最优解。
遗传算法控制通常包括编码、种群初始化、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤，在迭代的过程中，通过不断交叉和变异，优胜劣汰，逐步找到最优解。
总结：控制科学与工程涉及到控制理论和技术的研究和应用方面，其中控制理论以数学模型和控制原理为基础，而智能控制技术则是利用计算机和人工智能技术实现对系统的智能化控制。
控制科学与技术的发展及其思考1 控制科学与技术的发展状况控制科学与技术在20世纪的人类科技进步中起到了举足轻重的作用，为了解决当今社会的许多挑战性问题产生了积极的影响，提供了科学的思想方法论；为许多产业领域实现自动化奠定了理论基础，提供了先进的生产技术和先进的控制仪器及装备。
特别是数字计算机的广泛使用，为控制科学与技术开辟了更广泛的应用领域。
回顾近百年来的工程技术的发展，可以看到，20世纪的控制科学与技术是在实践的重大需求驱动下快速发展的，他经历了若干重要的发展时期，如20世纪初的Lyapunov稳定理论和PID控制律概念；20年代的反馈放大器；30年代的Nyquist与Bode图；40年代维纳的控制论；50年代贝尔曼动态规划理论和庞特里亚金极大值原理；60年代卡尔曼滤波器、系统状态空间法、系统能控性和能观性；70年代的自校正控制和自适应控制；80年代针对系统不确定状况的鲁棒控制；90年代基于智能信息处理的智能控制理论。
中国控制学科界的许多学者为控制理论和技术的发展也做出重要的贡献。
随着计算机科学、网络和智能信息处理技术的进步，以及社会生产力发展的强烈需求，在如何解决日益增加的复杂系统、网络系统、多传感器信息融合、生物、基因、量子计算、社会经济与生态等重大问题上，控制科学和自动化领域的研究者们在21世纪初面临着更重大的、更为迫切的挑战。
近30年来，控制科学在非线性系统控制、分布参数系统控制、系统辨识、随机与自适应控制、鲁棒控制、离散事件系统和混合系统、智能控制等研究方向上取得了许多重要进展。
在21世纪初的十几年，这些方向仍将是控制科学发展的主要研究方向，它们之间的交叉与结合，将形成许多应用性更强的重要研究方向。
非线性控制是控制理论中一个重要的研究分支，目前在该方向的一些研究成果已应用于机器人、直升飞机与电力系统控制等实际控制工程中。
可以预见，非线性控制理论的进一步发展，将对多机器人系统协调操作与大型网络稳定安全为背景的非线性系统的控制工程等产生重大影响。
混沌系统作为非线性系统的重要组成部分，在混沌生成、混沌抑制、混沌同步化、混沌通讯应用以及混沌信息编码等方面已经取得一些突破性的进展。
这些研究成果将对复杂系统的深入研究提供了有意义的借鉴。
自20世纪70年代开始，国内外学者开始重视分布参数系统的研究。
分布参数系统是无穷维系统，一般由偏微分方程、积分方程、泛函微分方程或抽象空间中的微分方程所描述。
我国学者在细长体弹性振动系统的建模和振动控制、振动系统的谱分析、能控性和反馈镇定、一般无穷维系统的极大值原理、人口系统控制、人口预测和控制等方面都做出了重要贡献。
由于实际系统的复杂性，人们往往很难（或不可能）从基本的物理定律出发直接推导出系统的数学模型，这就需要利用可以测量的系统输入和输出数据，来构造系统内结构及参数的估计，并研究估计的可靠性和精度等问题，这就是系统辨识的任务。
20世纪90年代，线性系统辨识理论趋于成熟，而非线性系统的辨识仍处于发展阶段。
近10年来，系统辨识领域有3个热点研究方向：基于鲁棒控制的数学模型要求的鲁棒辨识，基于特殊信号驱动下的系统辨识和基于智能信息处理的非线性系统辨识。
当实际系统受到的外界干扰和系统模型误差被看作为随机噪声时，我们把这类系统称为随机系统。
近年来，在非线性滤波、随机极大值原理、随机最优控制综合等方面已有新的进展。
人们为了寻求能够实际应用并且性能良好的控制算法，由“分离思想”和“必然等价思想”发展了自适应控制的理论和方法。
在科学研究和工程实践中，自适应算法已经成为一种非常有效的重要方法。
一般地，系统的数学模型与实际系统存在着参数或结构等方面的差异，而我们设计的控制律大多都是基于系统的数学模型，为了保证实际系统对外界干扰、系统的不确定性等有尽可能小的敏感性，导致了研究系统鲁棒控制问题。
近年来，对非线性系统的鲁棒适应控制[16]的研究已成为一个热点方向。
人工神经网方法、滑动模（sliding-mode）方法及鲁棒控制方法的结合可以设计出对一大类连续时间非线性系统稳定的自适应控制律[17]。
20世纪80年代出现的H∞设计方法和变结构控制（滑摸控制）推动了鲁棒控制理论的发展。
现在，系统H∞范数已成为系统的重要性能指标。
如何有效利用过程信息来降低系统的不确定性，是鲁棒控制研究的重要内容。
由于许多控制问题可归结为线性矩阵不等式（LMI）的研究，20世纪90年代中期出现了关于LMI的控制软件工具。
近几年，非线性系统、时滞饱和系统、时滞故障系统的鲁棒综合控制问题已经成为新的热点研究方向，而且已经有不少应用实例，例如，核反应堆的温度跟踪鲁棒控制、导弹系统的鲁棒自适应最优跟踪设计、机器人操作的鲁棒神经控制。
系统的状态随离散事件发生而瞬时改变，不能用通常的动态方程来描述，一般称这类系统为离散事件动态系统（DEDS）。
对它的研究始于20世纪80年代初。
目前已发展了多种处理离散事件系统的方法和模型，例如有限状态马尔科夫链、Petri网、排队网络、自动机理论、扰动分析法、极大代数法等。
其理论已经应用于柔性制造系统、计算机通信系统、交通系统等。
离散事件系统的研究虽然取得较大进展，但还没有一套完整的理论体系来评价离散时间系统模型与实际对象的差异。
离散事件动态系统自然延伸就是混合动态系统。
包含离散事件动态系统（DEDS）和连续变量动态系统（CVDS）、两者又相互耦合作用的系统称为混合动态系统（HDS）。
关于混合系统最早的文献出现在1966年。
1979年瑞典人Cellier首先引入混合系统结构的概念，把系统分为离散、连续和接口3个部分。
1989年Golli针对计算机磁盘驱动器模型引入混合系统的概念，把连续部分和接口部分结合起来进行研究。
虽然混合系统的研究取得了一些成果，但仍处于发展阶段，其理论和应用研究仍是未来几年的研究热点。
最近，混合系统的离散监督控制、离散时间混合系统的最优控制有了一些新的突破，并且混合控制理论已逐步应用于电力系统的电压安全控制和机器人协调控制等领域。
现代工程技术、生态或社会环境等领域的研究对象往往是十分复杂的系统，对这类系统难以用常规的数学方法来建立准确的数学模型，需要用学习、推理或统计意义上的模型来描述实际系统，这就导致了智能控制的研究。
智能控制的主要目标是使控制系统具有学习和适应能力。
现在，智能控制理论虽然取得了不少研究成果，但智能控制的理论体系还不够成熟。
最近，基于模糊推理的系统建模、神经网络模型参考自适应控制、神经网络内模控制、神经网络非线性预测控制、混沌神经网络控制等方面已有不少重要研究成果。
智能控制理论有着广泛的应用，例如，基于神经动态规划的直升机的镇定控制和航天轨道操作器的基于知识的分层控制等。
模糊推理、神经网络和遗传算法均具有模拟人类思维结构的方式的特点，将三者结合是智能控制研究的主要方向之一。
2 传统与现代控制理论的局限性传统控制器都是基于系统的数学模型建立的，因此，控制系统的性能好坏很大程度上取决于模型的精确性，这正是传统控制的本质。
现代控制理论可以解决多输入、多输出（MIMO）控制系统地分析和控制设计问题，但其分析与综合方法也都是在取得控制对象数学模型基础上进行的，而数学模型的精确程度对控制系统性能的影响很大，往往由于某种原因，对象参数发生变化使数学模型不能准确地反映对象特性，从而无法达到期望的控制指标，为解决这个问题，自适应控制、鲁棒控制的研究便成为控制理论的研究热点。
20世纪80年代由加拿大学者Zames等人创始的H∞控制理论是鲁棒控制理论的重要发展。
但这些方法本质上还是没有摆脱基于数学模型的定量化思想。
传统控制，包括经典反馈控制、现代控制理论等，在应用中遇到不少难题。
机理建模所不可避免的模型误差将导致估计器工作效果时好时坏，难以设计可靠、稳定的控制系统。
2.1 传统控制理论面临的问题1）控制对象的复杂性传统控制理论的思想是建立在精确数学模型基础上的，然而对实际应用中的非线性、时变性、不确定性和不完全性的系统，一般无法获得精确的数学模型。
对含有对象复杂性和不确定性的控制过程，很难用传统数学建模方法来解决建模问题。
2）控制方法和手段单一性在研究一个实际的控制对象时，为了得到理论上性能良好的控制器，经常提出一些比较苛刻的假设，然而这些假设在应用中往往与实际情况不相吻合。
根据现有的理论和技术描述复杂的控制过程会出现片面性、单一性，建立的模型有可能与实际过程相差甚远。
传统的控制对象往往局限于单一的、有确定的物理规律的系统。
对于复合型系统，传统的控制方法就显得力不从心。
3）无法满足控制性能的高要求通常，控制系统需要具有所期望的控制精度、稳定性及动态性能。
为了提高系统性能，传统控制系统可能变得相当复杂，从而使得系统的可靠性与其它系统性能成为不可调和的矛盾。
控制系统能够处理数值的、符号的、定性的、定量的、确定的和模糊信息等各类信息，即要求控制系统具有多层次的信息处理结构。
传统的控制方法是很难做到这一点的。
2.2 现代控制理论面临的问题1）控制对象与控制对象所处的环境的变化随着计算机网络技术普及与发展，基于网络的远程控制受到人们的关注。
在网络环境下存在延时、数据的丢失、数据时序或序的变化及数据的非等间隔采样，使得网络环境的空地变得十分复杂和困难。
同时，网络自身的安全与控制也是一个十分重要和非常棘手的问题。
不同性质、不同控制对象组合而成的混杂系统还缺乏理论支持和相应的技术手段。
多任务、多机器人的协调控制问题。
2）理论问题由于复杂系统的建模、稳定性与系统设计缺乏理论支撑和指导，有必要综合应用其他学科，如数学、信息科学、系统科学与认知科学的最新进展来建立一个解决复杂性问题的完整理论。
3）控制要求具有多种信息或传感信息的综合能力；具有自学习和自适应能力，能够自主调整控制机构；高可靠性；控制系统本身应该具有良好的控制特性；在出现故障和意外时，能及早进行自我故障诊断及排除。
现代控制系统应该具有良好的容错性和鲁棒性。
在一些情况下需要构造一个合理的人机协作的控制系统。
基于上述问题，控制科学界多年来一直在探索着新的方法，寻求更加符合实际的“发展轨迹”。
近十年来，人工智能学科新的进展给人们带来了希望。
由于得益于计算机科学技术和智能信息处理的高速发展，智能控制逐渐形成一门学科，并在实际应用中显示出强大的生命力。
与此同时，许多控制学科领域的工作者也开始认识到，在许多系统中，复杂性不只是表现在高维性上，更多的则是表现在系统信息的模糊性、不确定性、偶然性和不完全性上。
能否用人工智能的人工神经网络、模糊逻辑推理、启发式知识、专家系统等理论去解决难以建立精确数学模型的控制问题一直是我们十多年来追求的目标。
3 智能信息处理技术和控制科学的交融与结合随着许多复杂的社会经济与生态问题和全球网络信息安全问题的出现及对许多复杂系统“涌现”机理的研究，许多科学家对传统的控制理论与非线性分析、随机系统、统计学习、人工智能、认知科学等学科的结合产生了极大兴趣，特别是将人工神经网络、模糊逻辑、遗传计算、专家系统、混沌和其它常规信号信息处理相结合，在新的层次上实现控制的自适应和反馈。
