4. 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.智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發展的高級階段。宜興比較好的智能控制集成服務商推薦廠家

20世紀80年代，基于AI的規則表示與推理技術(尤其是**系統)基于規則的**控制系統得到迅速發展，如瑞典奧斯特隆姆(K．J．Astrom)的**控制，美國薩里迪斯(G．M．Saridis)的機器人控制中的**控制等。隨著20世紀80年代中期人工神經網絡研究的再度興起，控制領域研究者們提出并迅速發展了充分利用人工神經網絡良好的非線性逼近特性、自學習特性和容錯特性的神經網絡控制方法。隨著研究的展開和深入，形成智能控制新學科的條件逐漸成熟。1985年8月，IEEE在美國紐約召開了***屆智能控制學術討論會，討論了智能控制原理和系統結構。由此，智能控制作為一門新興學科得到***認同，并取得迅速發展。江蘇附近智能控制集成服務商服務熱線自適應性：能夠根據環境變化和系統狀態自動調整控制策略。

智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發展的高級階段，主要用來解決那些用傳統方法難以解決的復雜系統的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。智能控制的思想出現于20世紀60年代。當時，學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發出來，用于解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。

工業自動化：在智能制造、智能物流、智能生產線等領域，智能控制通過傳感器和執行器實現設備的自主運行和優化調度，提高生產效率和產品質量。例如，機器人焊接系統通過智能控制實時調整焊接路徑和力度，確保焊接質量。交通運輸：在無人駕駛、智能交通、智能路網等領域，智能控制通過感知環境和多模態控制實現多目標優化。例如，特斯拉Autopilot系統利用智能算法處理路況數據，實現車輛的自主導航和避障。醫療健康：在智能診斷、智能***、智能護理等領域，智能控制通過模擬人類智能進行問題求解和決策規劃。例如，胰島素泵根據血糖監測數據自動注射胰島素，形成閉環控制，提高糖尿病患者的***效果。學習和自適應方法被開發出來，用于解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題。

神經網絡神經網絡是利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整方法. 它能表示出豐富的特性：并行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習等. 這些特性是人們長期追求和期望的系統特性. 它在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力. 神經網絡可以和模糊邏輯一樣適用于任意復雜對象的控制,但它與模糊邏輯不同的是擅長單輸入多輸出系統和多輸入多輸出系統的多變量控制. 在模糊邏輯表示的SIMO 系統和MIMO 系統中一些智能控制集成服務商包括西門子、施耐德電氣、霍尼韋爾等。宜興比較好的智能控制集成服務商推薦廠家

非線性處理：能夠有效處理非線性系統的控制問題。宜興比較好的智能控制集成服務商推薦廠家

定義三： 智能控制是一類無需人的干預就能夠自主地驅動智能機器實現其目標的自動控制，也是用計算機模擬人類智能的一個重要領域。定義四： 智能控制實際只是研究與模擬人類智能活動及其控制與信息傳遞過程的規律，研制具有仿人智能的工程控制與信息處理系統的一個新興分支學科。智能控制以控制理論、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、**系統、遺傳算法等理論，以及自適應控制、自組織控制和自學習控制等技術。宜興比較好的智能控制集成服務商推薦廠家

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