什么是智能控制(智能控制技术方法的一个主要特点)

智能控制是有着智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方法，是控制理论发展的高级阶段，主要用来处理这些用传统方法难以解决的复杂系统的控制难题。智能控制研究对象的主要特点是有着不确定性的数学模型、极高的非线性和复杂的任务要求。在无人干涉的情形下能自主地驱动智能机器完成控制目标的自动控制技术。

智能控制研究的主要目标不再是被控对象，而是控制器自身。控制器不再是单一的数学模型分析型，而是数学解析和知识系统结合的理论模型，是多种学科知识结合的控制系统。智能控制理论是创建被测动态过程的特点模式识别，基于知识、经验的推理及智能决策基础上的控制。一个好的智能控制器自身应具备多模式、变构造、变参数等优点，可根据被测动态过程特征识别、学习并组织自身的控制方式，改变控制器结构和优化参数。

智能控制的概念一： 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。而智能机器则界定为，在结构型或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中，自主地或和人互动地执行人们要求任务的一种设备。

定义二： K.J.奥斯托罗姆则认为，把人们具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或设备模拟，并用以控制系统的分析和设计里，使其在一定程度上完成控制系统的智能化，这便是智能控制。他还觉得自调节控制，自适应控制便是智能控制的低等体现。

定义三： 智能控制是一类无需人干涉就可以自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人们智能的一个重要行业。

定义四： 智能控制具体只是研究与模拟人类智能活动以及控制与信息传递过程规律，研发具备仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴支系课程。

智能控制以控制理论、计算机科学、人力智能、运筹学等学科为载体，扩展了有关理论与技术，其中运用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论，及其自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。

专家系统是运用专家知识对专门的或困难的问题开展描述的控制系统。虽然专家系统在处理繁杂的高级推理中获得了比较成功的应用，可是专家系统的实践应用相对还是比较少的。模糊逻辑用模糊语言描述系统，既能描述软件系统的定量模型，还可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于随意繁杂的对象控制。

遗传算法作为一种非确立的拟自然随机优化工具，具备并行计算、迅速寻找全局最优解等优点，它可以跟其他技术混合使用，用以智能控制的参数、结构或环境的最优控制。

神经网络是运用大量神经元，按一定的拓扑结构开展学习和优化的自适应控制方式。它能表示出丰富的特性，主要包括并行计算、遍布存放、可变构造、高度容错、非线性计算、自我组织、学习或自学习。这些特性是人们长期追求和期待的系统特性。神经网络在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制层面具有独特的能力。

智能控制的相关技术与控制方法融合、或综合交叉融合，组成风格和功能各异的智能控制系统及智能控制器，这也是智能控制技术方法的一个主要特性。

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