自动控制、现代控制与智能控制的关系
自动化控制和智能控制的相互关系
自动化控制和智能控制的相互关系自动化控制和智能控制是现代工业控制领域中两个重要的概念。
它们之间存在着相互关系，相辅相成，共同推动了工业自动化的发展。
本文将从各自的定义、特点和应用领域等方面详细介绍自动化控制和智能控制的相互关系。
我们来看看自动化控制的概念。
自动化控制是指利用各种控制设备和技术手段，对生产过程中的各种参数进行监测和调节，实现对生产过程的自动化管理和控制。
自动化控制的主要特点是具有高效性、稳定性和可靠性。
它能够实现对生产过程的精确控制，提高生产效率和产品质量，降低人力成本和资源浪费。
而智能控制是自动化控制的一种进阶形式，它是利用先进的计算机技术和人工智能算法，使控制系统具备学习、推理、决策和优化能力的一种控制方式。
智能控制系统能够根据外部环境的变化和内部反馈信息，灵活地调整控制策略和参数，以达到最佳控制效果。
智能控制的主要特点是具有自适应性、高度智能化和灵活性。
它能够根据不同的控制任务和环境条件，自主地选择最优的控制策略，适应不同的工作场景和要求。
自动化控制和智能控制之间存在着密切的相互关系。
首先，智能控制是自动化控制的一种升级和拓展，它在自动化控制的基础上加入了人工智能和计算机技术，使控制系统具备了更高的智能化水平和自适应能力。
智能控制可以看作是自动化控制的进一步发展，是自动化控制技术向智能化方向的延伸。
自动化控制为智能控制提供了基础和支撑。
自动化控制是智能控制的前提和基础，只有在实现了自动化的基础上，才能进一步引入智能控制技术。
自动化控制通过各种传感器和执行器，实现对生产过程中的参数进行监测和调节，为智能控制系统提供了必要的数据和反馈信息。
只有在自动化控制的基础上，智能控制系统才能准确地感知和理解外部环境的变化，进而做出相应的决策和调整。
自动化控制和智能控制在应用领域上也存在一定的差异。
自动化控制主要应用于工业生产领域，如汽车制造、电子设备制造、化工生产等。
它通过自动化设备和控制系统，实现对生产过程的自动化管理和控制，提高生产效率和产品质量。
智能控制整理
第一章：1、传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。
2、智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。
3、IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)4、AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。
AI ：是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。
OR：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。
5、智能控制：即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境信息的变化作出适应性，从而实现由人来完成的任务。
6、智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。
7、智能控制的特点：1，学习功能2，适应功能3，自组织功能4，优化功能8、智能控制的研究工具：1，符号推理与数值计算的结合2，模糊集理论3，神经网络理论4，遗传算法5，离散事件与连续时间系统的结合。
9、智能控制的应用领域，例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。
第二章：10、专家系统：是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
11、专家系统的构成：由知识库和推理机（知识库由数据库和规则库两部分构成）12、专家系统的建立：1，知识库2，推理机3，知识的表示4，专家系统开发语言5，专家系统建立步骤。
13、专家控制：是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。
所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
14、专家控制的基本结构：15、专家控制与专家系统的区别：1，专家控制能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。
自动化、智能化与智慧化的概念与联系
力劳动 ，代 替或辅助人的脑 力劳动 中人机及整个 系 ！ 将环境状态 变化情况 数据 化、变量 化。控 制系统根据 预设 的行为规 ，自动 ； 则参照环境变量对 目标设 备进 行控制 ，使其 自动调节状 态完成工作 。
化代替 人的体力劳动或脑力劳动仅仅是 自动化功能 ｊ 目前 多用于 各种环境控 制工程 。加上传 感器 能感知环 境变化并且根
自动地 完成特 定的作业 。２０世 纪 ５０年代末起 至今 具有行为决策能力 ，即对外界的刺激作出反应 ，形成决策并传达相
是综合 自动化 时期 ，这 一时期迅 速发展 ，迫切需要 ： 应的信息。具有上述特点的系统则为智能系统或 智能化系统。
解 决 多 变 量 系 统 的 最 优 控 制 问题 。 于 是诞 生 了 现 代
术 的发展 ，特 别是 随着计算机 的出现 和广泛 应用 ， ； 的知识 ，同时能够 利用 已有 的知识对信息进 行分析 、计 算、比较、
自动化 的概念 已扩展 为用机 器 （包 括计算机 ）不仅 ： 判断 、联 想、决策 ：３、具 有学 习能力和 自适 应能 力，即 通过与环
代替人的体 力劳动 而且还代 替或辅助脑力劳动 ，以 境的相互作用 ，不断学 习积累知识 ，使 自己能够适 应环境变化 ：４、
组成 ：１、程序单元 ：决定做什 么和如何做 ：２、作 ： 而 自动 化就相对要 简单的 多，一 般会出现几种 情况作 同样 的反应 ，
用 单元 ：施 加能量 和定 位 ：３、传 感单 元 ：检测过 ｊ 多用于重复性的工程 中。智能是有一定 的 “自我 ”判 断能 力 ，自动
程 的性能 和状 态 ；４、制定 单元 ：对 传感单 元送来 ； 化只是能够按照 已经 制订 的程序 工作 ，没有 自我 判断能力。而智慧
自动控制现代控制与智能控制的关系
自动控制、现代控制与智能控制的关系一、基本区别控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
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。
自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。
经典控制理论的研究对象是单输入、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率域方法。
建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。
在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。
现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。
它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。
现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。
智能控制（intelligent controls）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。
二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。
自动控制、现代控制与智能控制的关系
自动控制、现代控制与智能控制的关系一、基本区别控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
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。
自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。
经典控制理论的研究对象是单输入、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率域方法。
建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。
在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。
现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。
它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。
现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。
智能控制（intelligent controls）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。
二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。
自动控制原理教学ppt
在系统的输入端引入一个前馈环节， 根据输入信号的特性对系统进行补 偿，以提高系统的跟踪精度和抗干 扰能力。
复合校正方法
串联复合校正
将串联超前、串联滞后和串联滞 后-超前等校正方法结合起来， 设计一个复合的串联校正环节， 以实现更复杂的系统性能要求。
反馈复合校正
将局部反馈、全局反馈和前馈等 校正方法结合起来，设计一个复 合的反馈校正环节，以实现更全
自适应控制系统概述
简要介绍自适应控制系统的基本原理、结构和特点，为后续内容 做铺垫。
自适应控制方法
详细介绍自适应控制方法，如模型参考自适应控制、自校正控制等， 及其在自动控制领域中的应用实例。
自适应控制算法
阐述自适应控制算法的实现过程，包括参数估计、控制器设计等关 键技术。
鲁棒控制理论应用
鲁棒控制系统概述
自动控制应用领域
工业领域
自动控制广泛应用于工业领域，如自 动化生产线、工业机器人、智能制造 等。
01
02
航空航天领域
自动控制是航空航天技术的重要组成 部分，如飞行器的自动驾驶仪、导弹 的制导系统等。
03
交通运输领域
自动控制也应用于交通运输领域，如 智能交通系统、自动驾驶汽车等。
其他领域
此外，自动控制还应用于农业、医疗、 环保等领域，如农业自动化、医疗机 器人、环境监测与治理等。
提高系统的稳态精度。
串联滞后-超前校正
03
结合超前和滞后校正的优点，设计一个既有超前又有滞后的校
正环节，以同时改善系统的动态性能和稳态精度。
反馈校正方法
局部反馈校正
在系统的某个局部引入反馈环节， 以改善该局部的性能，而不影响 系统的其他部分。
全局反馈校正
自动控制复习题
第一章绪论1.自动控制理论的三个发展阶段是（经典控制理论、现代控制理论、智能控制理论）2.偏差量指的是（给定量）与反馈量相减后的输出量3.负反馈是指将系统的(输出量）直接或经变换后引入输入端,与（输入量）相减，利用所得的（偏差量）去控制被控对象,达到减少偏差或消除偏差的目的。
4.对控制系统的基本要求有（稳定性、快速性、准确性）5.稳定性是系统正常工作的必要条件,，要求系统稳态误差（要小)6.快速性要求系统快速平稳地完成暂态过程，超调量（要小），调节时间（要短）7.自动控制理论的发展进程是（经典控制理论、现代控制理论、智能控制理论）8.经典控制理论主要是以(传递函数）为基础，研究单输入单输出系统的分析和设计问题第二章自动控制系统的数学模型1.数学模型是描述系统输出量，输入量及系统各变量之间关系的（数学表达式)2.传递函数的分母多项式即为系统的特征多项式，令多项式为零，即为系统的特征方程式，特征方程式的根为传递函数的（极点），分子的形式的根是传递函数的（零点）3. 惯性环节的传递函数为（11+Ts ） 4. 惯性环节的微分方程为（T)()(t d t dc +c （t)=r(t) 5. 振荡环节的传递函数为（G （s ）=nn s s 2222ωζωω++）6. 系统的开环传递函数为前向通道的传递函数与反馈通道的传递函数的（乘积）7. 信号流图主要由（节点和支路）两部分组成8. 前向通道为从输入节点开始到输出节点终止，且每个节点通过（一次）的通道9. 前向通道增益等于前向通道中各个支路增益的（乘积)10. 在线性定常系统中，当初始条件为零时，系统输出的拉氏变换与输入的拉氏变换之比称作系统的（传递函数）11. 传递函数表示系统传递，变换输入信号的能力，只与（结构和参数)有关，与（输入输出信号形式)无关12. 信号流图主要由两部分组成：节点和支路,下面有关信号流图的术语中,正确的是(B ）A ． 节点表示系统中的变量或信号B ．支路是连接两个节点的有向线段，支路上的箭头表示传递的方向，传递函数标在支路上 C ．只有输出支路的节点称为输入节点，只有输入支路的节点为输出节点，既有输入支路又有输出支路的节点称为混合节点 D ． 前向通道为从输入节点开始到输出节点终止，且每个节点通过(一次）的通道，前向通道增益等于前向通道中各个支路增益的乘积13. 求图示无源网络的传递函数U 。
自动控制、现代控制与智能控制的关系
自动控制、现代控制与智能控制的关系一、基本区别控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
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。
自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。
经典控制理论的研究对象是单输入、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率域方法。
建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。
在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。
现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。
它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。
现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。
智能控制（intelligent controls）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。
二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。
自动控制理论的三个发展阶段：经典控制理论、现代控制理论、智能控制理论
经典控制理论是以传递函数为基础的一种控制理论，控制系统的分析与设计是建立在某种近似的和(或)试探的基础上的、控制对象一般是单输入单输出、线性定常系统；对多输入多输出系统、时变系统、非线性系统等．则无能为力。
经典抑制理论主要的分析方法有频率特性分析法、根轨迹分析法、描述函数法、相平面法、波波夫法等。
控制策略仅局限于反馈控制、PID控制等。
这种控制不能实现最优控制。
现代控制理论是建立在状态空间上的一种分析方法，它的数学模型主要是状态方程，控制系统的分析与设计是精确的。
控制对象可以是单输入单输出控制系统．也可以是多输人多输出控制系统，可以是线件定常控制系统，也可以是非线性时变控制系统，可以是连续控制系统，也可以是离散和(或)数字控制系统。
因此，现代控制理论的应用范围更加广泛。
主要的控制策略有极点配置、状态反馈、输出反馈等。
由于现代控制理论的分析与设计方法的精确性，因此，现代控制可以得到最优控制。
但这些控制策略大多是建立在已知系统的基础之上的。
严格来说．大部分的控制系统是一个完全未知或部分未知系统，这里包括系统本身参数未知、系统状态未知两个方面，同时被控制对象还受外界干扰、环境变化等的因素影响。
智能控制是一种能更好地模仿人类智能的、非传统的控制方法，它采用的理论方法则主要来自自动控制理论、人工智能和运筹学等学科分支。
内容包括最优控制、自适应控制、鲁棒控制、神经网络控制、模糊控制、仿人控制等。
其控制对象可以是已知系统也可以是未知系统，大多数的控制策略不仅能抑制外界干扰、环境变化、参数变化的影响，还能有效地消除模型化误差的影响。
现代控制理论发展史
现代控制理论发展史摘要：理论归根结低是从实践发展而来的，它来之于实践，但又反过来指导实践。
控制理论的发展又一次说明了这一真理。
远在控制理论形成之前，就有蒸汽机的飞轮调速器、鱼雷的导向控制系统、航海罗经的稳定器、放大电路的镇定等自动化系统和装置。
这些都是不自觉的应用了反馈控制概念而构成的自动控制器件和系统的成功例子。
关键词：现代控制理论后现代控制理论智能控制一、现代控制理论、后现代控制理论1.现代控制理论现代控制理论是上世纪60年代初形成并迅速发展起来的。
现代控制理论是在航天、航空、导弹等军事尖端技术的发展，对自动控制系统提出越来越高的要求的推动下发展起来的。
要求设计高精度、快速响应、低消耗、低代价的控制系统；被控制对象越来越大型、复杂、综合化，从单个局部自动化发展成综合集成自动化。
2.后现代控制理论80年代以后，控制理论向广度与深度发展大系统，是指规模大，结构复杂变量众多的信息与控制系统。
在系统理论中，采用状态方程和代数方程相结合的数学模型，状态空间，运筹学等相结合的数学方法。
智能控制，是具有某些仿人智能的工程控制与信息处理系统，其中最典型的是智能机器人、智能主体等。
21世纪网络、通讯、人机交互为代表的信息自动化，集成的理论与技术。
20世纪60年代初，在原有“经典控制理论”的基础上，形成了所谓的“现代控制理论” 。
为现代控制理论的状态空间法的建立作出贡献的有，1954年贝尔曼(R.Bellman)的动态规划理论，1956年庞特里雅金(L.S.Pontryagin)的极大值原理，和1960年卡尔曼（R.E.Kalman）的多变量最优控制和最优滤波理论。
20世纪70年代开始，出现了一些新的控制方法和理论。
如（1）现代频域方法，该方法以传递函数矩阵为数学模型，研究线性定常多变量系统；（2）自适应控制理论和方法，该方法以系统辨识和参数估计为基础，处理被控对象不确定和缓时变，在实时辨识基础上在线确定最优控制规律；（3）鲁棒控制方法，该方法在保证系统稳定性和其它性能基础上，设计不变的鲁棒控制器，以处理数学模型的不确定性；（4）预测控制方法，该方法为一种计算机控制算法，在预测模型的基础上采用滚动优化和反馈校正，可以处理多变量系统。
控制理论与控制系统的发展历史及发展趋势
控制理论与控制系统的发展历史及趋势姓名：学号：指导教师：专业：所在学院：机电工程学院时间：2011年11月3号控制理论与控制系统的发展历史及趋势摘要：由于自动控制理论和自动控制系统的的广泛运用，各行业的专业人员对它的学习，研究也在不断的进行。
本文叙述了自动控制理论和自动控制系统的发展历史（三个阶段：经典控制，现代控制，智能控制）和发展的趋势。
前言控制是人类对事物的认识思考，进而作出决策并作出相应反应的过程。
人类在漫长的生产与生活实践中不断总结，积累经验，形成理论，进而指导实践使生产力不断发展。
随着生产力的不断发展，人们开始要求生活的高质量，一方面要从繁重的体力劳动中解放自己，另一方面要有更高质量的产品来满足生活的需要。
自动控制理论自动控制系统就随之而产生了。
控制理论和控制系统经过漫长的发展，其研究范围和应用范围很广泛。
控制理论研究的对象和应用领域不但涉及到工业、农业、交通、运输等传统产业，还涉及到生物、通讯、信息、管理等新兴行业。
由于自动控制理论和自动控制系统获得了如此广泛的应用，所以自动控制的发展必将受到各行各业的关注。
本文就是对控制理论和控制系统的发展历史进行综述，叙述控制发展的各个阶段。
还有就是控制理论和控制系统的今后的发展趋势。
一，控制理论的发展历史及趋势1，早期的自动控制装置及自动控制技术的形成古代人类在长期生产和生活中，为了减轻自己的劳动，逐渐产生利用自然界动力代替人力畜力，以及用自动装置代替人的部分繁难的脑力活动的愿望，经过漫长岁月的探索，他们互不相关地造出一些原始的自动装置。
约在公元前三世纪中叶，亚历山大里亚城的斯提西比乌斯首先在受水壶中使用了浮子。
按迪尔斯（Diels）本世纪初复原的样品，注入的水是由圆锥形的浮子节制的。
而这种节制方式即已含有负反馈的思想（尽管当时并不明确）。
公元前500年，中国的军队中即已用漏壶作为计时的装置。
约在公元120年，著名的科学家张衡（78-139,东汉）又提出了用补偿壶解决随水头降低计时不准确问题的巧妙方法。
自动控制的发展过程
xxxx大学《自动控制原理》课程论文《自动控制的发展过程》学院计算机与信息工程学院专业电子信息科学与技术班级09电子姓名XX学号20090702000X指导教师XXX论文名称《自动控制的发展过程》作者 XXX摘要：自动控制是指机器或装置在无人干预的情况下自动进行操作，它是围绕着工业生产的需要而形成和发展起来的，已广泛应用于人类社会的各个方面。
[1]它历经前期控制、经典控制前期、经典控制、现代控制、大系统理论阶段与智能控制理论阶段四个发展时期。
本文主要回顾了“自动控制理论”的产生与发展过程，通过对不同时期，不同阶段的理论研究成果的简要介绍，掌握经典控制理论、现代控制理论、大系统理论和智能控制系统理论知识理论框架，进而加深对“自动化控制理论”认知。
关键词：自动控制理论、产生与发展过程、理论框架结构控制论一词Cybernetics，来自希腊语，原意为掌舵术，包含了调节、操纵、管理、指挥、监督等多方面的涵义。
[3]因此”控制”这一概念本身即反映了人们对征服自然与外在的渴望，控制理论与技术也自然而然地在人们认识自然与改造自然的历史中发展起来。
从远古的漏壶和计时容器到公元前的水利枢纽工程；从中世纪的钟摆、天文望远镜到工业革命的蒸气机、蒸汽机车和蒸汽轮船；从百年前的飞机、汽车和电话通讯到半个世纪前的电子放大器和模拟计算机；从二战期间的雷达和火炮防空网到冷战时代的卫星、导弹和数字计算机；从六十年代的等月飞船到现代的航天飞机、宇宙和星球探测器，这些著名的人类科技发明直接催生和发展了自动控制技术。
源于实践，服务于实践，在实践中升华。
经过千百年的提炼，尤其是近半个世纪工业实践的普遍应用，自动控制技术已经成为人类科技文明的重要组成部分，在日常生活中不可或缺。
随着新型制造业的兴起和网络信息技术的进步，自动控制技术的发展和应用将进入一个全新的时代。
一、前期控制（Early Control）（1400B.C.－1900）1.发展事件回顾（1）中国、埃及巴比伦出现自动计时漏壶（1400B.C.－1100B.C.）孙武著《孙子兵法》（600B.C.）在古代具有反馈控制原理的控制装置就有了。
2024版第2章自动控制理论基础
自动控制应用领域
工业自动化
自动控制技术在工业自动化领域应用 广泛，如自动化生产线、工业机器人、 自动化仓储等。
建模方法包括机理建模和实验建模两种。 机理建模是根据系统的物理或化学原理 建立数学模型，适用于对系统内部机理 有深入了解的情况。实验建模则是通过 系统输入输出数据的测量和分析，建立 系统的数学模型，适用于对系统内部机 理了解不足的情况。
线性系统稳定性分析
稳定性的概念与分类
稳定性分析方法
稳定性是指系统在受到扰动后，能否 恢复到原来的平衡状态或趋近于某个 稳定的平衡状态。根据稳定性的不同 特点，可以将稳定性分为渐近稳定、 指数稳定、有界稳定等。
04
智能家居
自动控制技术在智能家居领域的应用 包括智能照明、智能空调、智能安防 等。
02
自动控制基本原理
反馈控制原理
03
反馈控制定义
通过将被控对象的输出信号与期望信号进 行比较，产生误差信号，再利用误差信号 对被控对象进行控制的方式。
反馈控制特点
具有抑制干扰、减小误差、提高系统稳定 性等优点，但可能产生滞后现象。
稳定性分析方法包括时域分析法、频 域分析法和根轨迹法等。其中，时域 分析法是通过求解系统的微分方程， 分析系统的时间响应来判断稳定性； 频域分析法是通过分析系统的频率响 应特性来判断稳定性；根轨迹法是通 过绘制系统特征方程的根轨迹图来判 断稳定性。
稳定性判据
稳定性判据是用来判断线性系统稳定 性的重要依据，包括劳斯判据、赫尔 维茨判据、奈奎斯特判据等。这些判 据可以通过分析系统的特征方程或频 率响应特性，得出系统稳定的条件。
自动控制、现代控制与智能控制的关系
自动控制、现代控制与智能控制的关系一、基本区别控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
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。
自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。
经典控制理论的研究对象是单输入、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率域方法。
建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。
在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。
现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。
它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。
现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。
智能控制（intelligent controls）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。
二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。
智能控制简介
1、智能控制技术智能控制（intelligent controls）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。
控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
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。
发展智能控制器是以自动控制技术和计算机技术为核心，集成微电子技术、电力电子技术、信息传感技术、显示与界面技术、通讯技术、电磁兼容技术等诸多技术而形成的高科技产品。
作为核心和关键部件，智能控制器内置于设备、装置或系统之中，扮演“神经中枢”及“大脑”的角色。
20世纪90年代中期之后，智能控制器行业日益成熟，作为一个独立的行业，其发展受到了双重动力的驱动，其一是市场驱动，市场需求的增长和市场应用领域的持续扩大，致使智能控制器至今已经在工业、农业、家用、军事等几乎所有领域得到了广泛应用;其二是技术驱动，随着相关技术领域的日新月异，智能控制器行业作为一个高科技行业得到了飞速发展。
根据《2013-2017年中国智能控制器行业发展前景与投资预测分析报告》[1]统计，2012年全球智能控制器行业市场规模接近6800亿美元。
从地域分布上看，欧洲和北美市场是智能控制产品的两大主要市场，市场规模占全球智能控制市场的56%，主要是由于这两大区域在小型生活电器、汽车、大型生活电器、电动工具等领域的市场发展比较成熟，产品普及率高，未来几年内欧洲和北美将继续占有主要市场地位。
智能控制产品在中国等发展中国家的应用仍处于初级阶段，现阶段市场规模不大，但是增长速度较高，拥有巨大的发展空间。
据前瞻网统计，目前我国智能控制器行业规模为4200亿元，2004年以来的年均增长率接近19%。
自动控制与人工智能的关系与应用
自动控制与人工智能的关系与应用随着科技的不断发展，自动控制和人工智能这两个领域的技术也逐渐融合，相互促进。
自动控制是一种以电气、机械、仪器仪表等多种技术手段为基础，实现系统稳定、指标优化的智能化技术。
而人工智能则利用计算机技术来进行模拟人的思维与行为，实现自动化操作。
本文将探讨自动控制与人工智能的关系与应用。
一、自动控制与人工智能的关系自动控制的根本目的是对待控制实体的物理量进行测量、处理、判断和控制。
而人工智能则能够对大量的数据进行处理、分析，预测未来趋势。
两者的结合，能够相互促进发展。
首先，自动控制技术要求越来越高的算法和计算机技术。
人工智能的发展，为自动控制技术工作提供了无限的可能性。
人工智能可用于自动控制系统中，以组合和预测的方式处理数据，并通过智能算法优化控制策略，进一步提高系统控制精度和效率。
同时，自动控制技术也可以通过向人工智能平台传输实时数据，实现对系统控制的更好指导，提升自动控制技术的水平。
其次，人工智能的发展正不断推动着自动控制技术的创新。
目前，随着深度学习、神经网络、机器学习等人工智能技术的逐步成熟，自动控制系统的自动化、精准化和反应速度也在逐步提高。
人工智能技术可用于监测系统和判断故障，通过自动检测和自动决策提高生产效率。
这样，自动控制技术就可以实现更加复杂、敏感的控制，提高对复杂性系统的控制能力。
二、人工智能在自动控制领域的应用在生产制造和物流领域，人工智能在自动控制系统中的应用日益广泛。
自动控制系统不再是传统意义上的单一控制，而是在不断吸纳人工智能技术，丰富了控制策略和算法，更加精准和高效的实现了过程控制。
1. 自动驾驶自动驾驶是一种以人工智能为基础构建的智能交通系统，实现了车辆在不需要司机的情况下自动行驶的目的。
在自动驾驶系统中，人工智能技术可以实现车道保持、跟车以及避免撞击等功能。
通过实时采集车辆周围的环境信息和驾驶员的意图，利用深度学习和神经网络的技术，实现自主行驶，从而提高行驶的安全性和效率。
现代控制理论发展文献综述
<<现代控制理论>>的文献综述轮机1305班 1049721301970 陈彬彬内容摘要通过查阅这些参考资料和文献，深入了解了现代控制理论的产生、发展、内容和研究方法，并通过将其与本科期间学过的古典控制理论进行了对比，了解了两种控制理论的异同。
最后初步认识了现代控制理论在各领域中的应用。
这些参考资料和文献对以后对现代控制理论的学习将会有方向性的指导作用。
关键词：现代控制理论经典控制理论发展应用第一章前言建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。
在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。
现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。
它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。
现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。
现代控制理论的名称是在1960年以后开始出现的，用以区别当时已经相当成熟并在后来被称为经典控制理论的那些方法。
现代控制理论已在航空航天技术、军事技术、通信系统、生产过程等方面得到广泛的应用。
现代控制理论的某些概念和方法，还被应用于人口控制、交通管理、生态系统、经济系统等的研究中。
第二章主体部分2.1 现代控制理论的产生、发展、内容和研究方法2.1.1现代控制理论的产生及其发展第一阶段:经典(自动)控制理论经典控制理论即古典控制理论,也称为自动控制理论。
它的发展大致经历了以下几个过程：1.萌芽阶段如果要追朔自动控制技术的发展历史,早在两千年前中国就有了自动控制技术的萌芽。
两千年前我国发明的指南车，就是一种开环自动调节系统。
公元1086－1089年（北宋哲宗元祐初年）,我国发明的水运仪象台,就是一种闭环自动调节系统。
2.起步阶段随着科学技术与工业生产的发展，到十八世纪，自动控制技术逐渐应用到现代工业中。
现代控制理论及其应用
现代控制理论及其应用现代控制理论是指在现代科技发展的基础上，对控制系统的研究和应用的理论体系。
它广泛应用于工业生产、交通运输、航空航天、电力系统等各个领域，对提高自动化水平、优化控制过程，具有重要的意义和作用。
一、现代控制理论简介现代控制理论是以系统理论为基础的一种研究控制系统动态行为和优化控制问题的理论。
它以数学模型为基础，通过建立系统的数学描述，运用数学方法研究系统的特性，从而达到对系统行为进行预测和优化控制的目的。
现代控制理论主要包括控制系统的数学模型建立、系统的稳定性分析、系统的传递函数表示、系统响应特性研究等内容。
通过对系统的分析和综合，可以设计出各种不同类型的控制器，如比例控制器、积分控制器、微分控制器等，实现对系统的自动控制。
二、现代控制理论的应用1. 工业生产领域在工业生产中，现代控制理论被广泛应用于自动化生产线的控制和优化。
通过对生产过程进行实时监测和控制，可以提高工业生产的效率和质量，减少人力资源的浪费。
2. 交通运输领域现代交通运输系统中的交通灯控制、交通流量管理等问题，也是现代控制理论的应用范畴。
通过建立交通系统的数学模型，运用控制理论中的方法和算法，可以实现交通拥堵的缓解和交通流量的优化。
3. 航空航天领域现代控制理论在航空航天领域的应用十分重要。
在飞行器的自动驾驶系统中，通过设计合适的控制器，可以实现对飞行器的航向、高度、速度等参数的稳定控制，提升飞行安全性。
4. 电力系统领域电力系统的稳定运行对于社会经济的发展至关重要。
现代控制理论在电力系统的发电、输配电以及电力负荷调度等方面都有广泛应用。
通过合理控制和管理，可以确保电力系统的稳定供应和电能的高效利用。
三、现代控制理论的发展趋势随着科技的进步和应用领域的不断拓展，现代控制理论也在不断发展和创新。
以下是现代控制理论发展的几个趋势：1. 多元化控制方法：传统的PID控制器已经无法满足复杂系统的控制需求，因此需要开发出更多新颖有效的控制方法，如模糊控制、神经网络控制等。
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自动控制、现代控制与智能控制的关系一、基本区别控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
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。
自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。
经典控制理论的研究对象是单输入、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率域方法。
建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。
在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。
现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。
它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。
现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。
智能控制（intelligent controls）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。
二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。
为了讨论和研究自动控制面临的挑战，早在1986年9月，美国国家科学基金会(NSF)及电气与电子工程师学会(1EEE)的控制系统学会在加利福尼亚州桑克拉拉大学(University of Santa Clare)联合组织了一次名为“对控制的挑战”的专题报告会。
有50多位知名的自动控制专家出席了这一会议。
他们讨论和确认了每个挑战。
根据与会自动控制专家的集体意见，他们发表了《对控制的挑战——集体的观点》，洋洋数万言，简直成为这一挑战的宣言书。
到底为什么自动控制会面临这一挑战，还面临哪些挑战，以及在哪些研究领域存在挑战呢?在自动控制发展的现阶段，存在一些至关重要的挑战是基于下列原因的：(1)科学技术间的相互影响和相互促进，例如，计算机、人工智能和超大规模集成电路等技术：(2)当前和未来应用的需求，例如，空间技术、海洋工程和机器人技术等应用要求；(3)基本概念和时代进程的推动，例如，离散事件驱动、信息高速公路、非传统模型和人工神经网络的连接机制等。
面对这一挑战，自动控制工作者的任务就是：(1)扩展视野、发展新的控制概念和控制方法，采用非完全模型控制系统；(2)采用在开始时知之甚少和不甚正确的，但可以在系统工作过程中加以在线改进，使之知之较多和愈臻正确的系统模型；从这些任务可以看出，系统与信息理论以及人工智能思想和方法将深入建模过程，不把模型视为固定不变的，而是不断深化的实体。
所开发的模型不仅含有解析与数值，而且包含定性和符号数据。
它们是因果性的和动态的，高度非同步的非解析的，甚至是非数值的。
对于非完全已知的系统和非传统数学模型描述的系统，必须建立包括控制律、控制算法、控制策略、控制规则和协议等理论。
实质上，这就是要建立智能控制系统模型，或者建立传统解析和智能方法的混合(集成)控制模型，而其核心就在于实现控制器的智能化。
面临挑战的控制领域有：多变量鲁棒控制、自适应控制和容错(Fault—Tolerant)控制，高度非线性控制和多因素或分散随机控制、时空分布参数系统的控制、含有离散变量和离散事件动态系统的控制、信号处理和通信技术、分布信息处理及决策结构的综合设计方法、控制系统的集成设计及实验环境和实现等。
这些挑战领域所研究的问题，广泛地存在于工程技术应用中。
例如：航天器和水下运动载体的恣态控制、先进飞机的自主控制、空中交通控制、汽车自动驾驶控制和多模态控制、机器人和机械手的运动和作业控制、计算机集成与柔性加工系统、高速计算机通信系统或网络、基于计算机视觉和模式识别的在线控制以及电力系统和其它系统或设备的故障自动检测、诊断与自动恢复系统等。
上述领域面临问题的解决，不仅需要发展控制理论与方法，而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。
进入90年代以来计算机科学在工业控制中的应用问题已引起学术界越来越广泛的重视与深入研究。
其中，最有代表性的是由IEEE控制系统学会和国际自动控制联合会(1FAC)理论委员会合作进行的题为“计算机科学面临工业控制应用的挑战”的研究计划。
该合作研究计划指出：开发大型的实时控制与信号处理系统是工程界面临的最具挑战的任务之一，这涉及硬件、软件和智能(尤其是算法)的结合，而系统集成又需要先进的工程管理技术。
设立这一迎接挑战的研究计划基于以下几个因素：(1)工业部门往往无法有效地把数学技术的最新进展用于控制和信号处理，以便提高实时系统的智能水平(Intelligent Level)；(2)控制学术界又常常不清楚如何在工业上控制控制系统硬件、软件和智能三者的集成开发，自动控制界和计算机科学界在工业和学术两方面的对话与有效合作仍然是个需要进一步解决的问题；(3)在开发大型的实时系统时，了解硬件、软件和智能应如何结合以及该系统的算法应如何设计；(4)评价由收集专家经验或利用数学模型以及依靠控制和信号处理的数学技术而得到的智能的相关价值；(5)建议重新树立控制和计算机科学的传统学术形象，以求组成一个更加统一的实时与动态系统科学。
智能控制的产生和发展为自动控制系统的智能化提供有力支持。
人工智能影响了许多具有不同背景的学科，它的发展已促进自动控制向着更高的水平——智能控制(Intelligent Contro1)发展。
人工智能和计算机科学界已经提出一些方法、示例和技术，用于解决自动控制面临的难题。
例如，简化处理松散结构的启发式软件方法(专家系统外壳、面向对象程序设计和再生软件等)；基于角色(Actor)或媒介(Agent)的处理超大规模系统的软件模型；模糊信息处理与控制技术以及基于信息论和人工神经网络的控制思想和方法等。
智能控制是一种能更好地模仿人类智能的、非传统的控制方法，它采用的理论方法则主要来自自动控制理论、人工智能和运筹学等学科分支。
内容包括最优控制、自适应控制、鲁棒控制、神经网络控制、模糊控制、仿人控制等。
其控制对象可以是已知系统也可以是未知系统，大多数的控制策略不仅能抑制外界干扰、环境变化、参数变化的影响，还能有效地消除模型化误差的影响。
三、珠峰对决：本质上的关系最本质的区别是解决问题的思路不一样。
经典控制与现代控制虽然看起来完全不同，但是本质上都一样，就是建立控制对象的数学模型，然后设计一个数学模型形式的控制器达到控制目的，区别只是前者建立的是微分方程或者叫做pid控制，后者建立的是状态方程，类似于数学当中的线性微分方程组。
而最优控制，鲁棒控制等问题不论是基于经典控制理论还是基于现代控制理论，都脱离不了本质——必须建立被控对象的数学模型，也包括02年提出的foc控制。
智能控制则采取的是全新的思路。
它采取了人的思维方式，建立逻辑模型，使用类似人脑的控制方法来进行控制。
智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础,扩展了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。
专家系统专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述. 用专家系统所构成的专家控制,无论是专家控制系统还是专家控制器,其相对工程费用较高,而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用,但是专家控制的实际应用相对还是比较少。
模糊逻辑模糊逻辑用模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制. 但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较容易. 简单控制是指单输入单输出系统(SISO) 或多输入单输出系统(MISO) 的控制. 因为随着输入输出变量的增加,模糊逻辑的推理将变得非常复杂。
遗传算法遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具,具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点,它可以和其他技术混合使用,用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。
神经网络神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等. 这些特性是人们长期追求和期望的系统特性. 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力. 神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制,但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制. 在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中,其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用. 两者既有相同性又有不同性. 其相同性为：两者都可作为万能逼近器解决非线性问题,并且两者都可以应用到控制器设计中. 不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统,而神经网络则不行;模糊逻辑应用到控制器设计中,其参数定义有明确的物理意义。
智能变送器掌上编程器因而可提出有效的初始参数选择方法;神经网络的初始参数(如权值等) 只能随机选择. 但在学习方式下,神经网络经过各种训练,其参数设置可以达到满足控制所需的行为. 模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制,可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件,模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件. 根据模糊逻辑和神经网络的各自特点,所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术. 模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合,构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点。