智能控制是什么

智能控制（intelligent controls）在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。對許多復雜的系統，難以建立有效的數學模型和用常規的控制理論去進行定量計算和分析，而必須采用定量方法與定性方法相結合的控制方式。

定量方法與定性方法相結合的目的是，要由機器用類似于人的智慧和經驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能系統時，主要注意力不放在數學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任務和現實模型的描述、符號和環境的識別以及知識庫和推理機的開發上，即智能控制的關鍵問題不是設計常規控制器，而是研制智能機器的模型。

此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高層控制 是對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。為了完成這些任務，需要采用符號信息處理、啟發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

隨著人工智能和計算機技術的發展，已經有可能把自動控制和人工智能以及系統科學中一些有關學科分支（如系統工程、系統學、運籌學、信息論）結合起來，建立一種適用于復雜系統的控制理論和技術。智能控制正是在這種條件下產生的。它是自動控制技術的最新發展階段，也是用計算機模擬人類智能進行控制的研究領域。

智能控制是以控制理論、計算機科學、人工智能、運籌學等學科為基礎，擴展了相關的理論和技術，其中應用較多的有模糊邏輯、神經網絡、專家系統、遺傳算法等理論和自適應控制、自組織控制、自學習控制等技術。

智能控制與傳統控制的區別

控制界在近年來的共識認為控制器的設計從信息科學的層面看，其核心是控制算法的設計，控制算法主要根據系統的輸入與輸出信息、 系統及其可能產生變化的信息、系統工作環境的信息，以及對系統所提任務和要求變化的信息，經過采集、加工、分析、計算以形成系統能接受并可據此進行工作的控制命令。控制命令的形成，一個是對形成命令所需信息的齊備，這中間首先是對控制對象的認知，即對系統進行建模，而對無論是輸入、輸出、環境變化等一系列信息的認知都涉及到信息采集與加工、信息的傳輸等。無論關于建模等為控制命令的形成所需的信息準備工作，還是在信息相對齊備后形成控制命令的過程，都包含了各種必須行之有效的計算機算法。這些算法由于問題的特點，既可以是傳統的也可以是智能的，這自然取決于使用這些算法的具體條件與要求。

傳統的自動控制是建立在確定的模型基礎上的，而智能控制的研究對象則存在模型嚴重的不確定性，即模型未知或知之甚少者模型的結構和參數在很大的范圍內變動，比如工業過程的病態結構問題、某些干擾的無法預測，致使無法建立其模型，這些問題對基于模型的傳統自動控制來說很難解決

傳統的控制理論對線性問題有較成熟的理論，而對高度非線性的控制對象雖然有一些非線性方法可以利用，但不盡人意。 而智能控制為解決這類復雜的非線性問題找到了一個出路，成為解決這類問題行之有效的途徑。 工業過程智能控制系統除具有上述幾個特點外，又有另外一些特點，如被控對象往往是動態的，而且控制系統在線運動，一般要求有較高的實時響應速度等，恰恰是這些特點又決定了它與其它智能控制系統如智能機器人系統、航空航天控制系統、交通運輸控制系統等的區別，決定了它的控制方法以及形式的獨特之處。

傳統的自動控制系統的輸入或輸出設備與人及外界環境的信息交換很不方便，希望制造出能接受印刷體、圖形甚至手寫體和口頭命令等形式的信息輸入裝置，能夠更加深入而靈活地和系統進行信息交流，同時還要擴大輸出裝置的能力，能夠用文字、圖紙、立體形象、語言等形式輸出信息。 另外，通常的自動裝置不能接受、分析和感知各種看得見、聽得著的形象、聲音的組合以及外界其它的情況。 為擴大信息通道，就必須給自動裝置安上能夠以機械方式模擬各種感覺的精確的送音器，即文字、聲音、物體識別裝置。 可喜的是，近幾年計算機及多媒體技術的迅速發展，為智能控制在這一方面的發展提供了物質上的準備，使智能控制變成了多方位“立體”的控制系統.

與傳統自動控制系統相比，，智能控制系統具有足夠的關于人的控制策略、被控對象及環境的有關知識以及運用這些知識的能力；智能控制系統能以知識表示的非數學廣義模型和以數學表示的混合控制過程，采用開閉環控制和定性及定量控制結合的多模態控制方式；智能控制系統有補償及自修復能力和判斷決策能力。智能控制則采取的是全新的思路。它采取了人的思維方式，建立邏輯模型，使用類似人腦的控制方法來進行控制。