智能控制技术现状与发展
智能控制技术在无人机中的应用
智能控制技术在无人机中的应用一、引言随着无人机技术的不断发展，越来越多的无人机应用于军事和民用领域。
与此同时，智能控制技术的发展也为无人机提供了更为完善和高效的控制方式。
本文将介绍智能控制技术在无人机中的应用现状及未来发展趋势。
二、智能控制技术在无人机中的应用现状无人机通常使用集成电路来控制其飞行、摄像和数据传输等功能。
然而，由于无人机在空中操作的过程中存在着各种复杂、不稳定或不可预测的因素，如天气、地形等，因此需要更加智能的控制系统。
1.传感器技术的应用无人机需要完善的传感器技术来感知飞行状态和避免事故。
光学传感器、红外传感器和激光雷达等技术可以为无人机提供更加准确和全面的信息支撑。
通过集成多种传感器技术，无人机可以自主决策并调整其飞行动作。
2.控制算法的优化现代控制算法如PID（比例-积分-微分算法）和模糊控制等技术已经在无人机中得到广泛应用。
这些算法可以通过持续的反馈，实时计算和控制无人机动作来避免失控和事故的发生。
3.人工智能技术的发展人工智能技术如深度学习、强化学习和神经网络等已经结束应用于无人机中，帮助实现更加自主和高效的控制。
三、智能控制技术在无人机中的发展趋势随着无人机技术和智能控制技术的不断发展，接下来的发展趋势将会包括：1.更加智能化的自主飞行未来的无人机将会更加智能化，以自主判断并决策其飞行动作。
这种转向基于深度学习和强化学习的人工智能技术，可以提高无人机的智能和适应性。
2.更加全面的多传感器集成技术未来的无人机将会集成更多的传感器技术，以实现更加准确和全面的感知和控制能力。
例如，基于声学、光学、雷达和毫米波等多种传感器的集成，将可以帮助无人机自主决策并完成复杂行动，如制定和执行飞行计划、完成高难度任务等。
3.更加人性化的界面设计未来的无人机将会更加人性化，以帮助用户更加轻松地掌控飞行。
例如，无人机可以通过语音或手势交互的方式，进行更加智能化的操作和控制。
四、结论智能控制技术是未来无人机发展的必然趋势，同时也是无人机应用的关键技术之一。
智能控制技术现状与发展
智能控制技术现状与发展智能控制技术现状与发展一、引言智能控制技术作为信息技术与控制技术相结合的产物，近年来迅速发展并广泛应用于各个领域。
本文旨在梳理智能控制技术的现状，以及对其未来发展的展望。
通过全面深入的研究，将为智能控制技术的发展提供指导和参考。
二、智能控制技术的定义与分类智能控制技术是一种基于信息技术和控制技术的综合应用领域，旨在通过对系统的感知、认知、决策和执行能力的增强，实现对系统的智能化控制。
根据应用领域和技术特点的不同，智能控制技术可以分为以下几类：智能控制技术、智能交通控制技术、智能家居控制技术、工业自动化智能控制技术等。
三、智能控制技术的关键技术与方法1\数据感知和处理技术：智能控制技术的基础是对系统内外环境的感知和采集数据，通过传感器、信号处理等技术手段，将环境信息转化为计算机可识别的数据。
2\智能算法和决策方法：智能控制技术的核心是通过计算机对感知数据进行智能分析和决策，常用的方法包括神经网络、遗传算法、模糊控制等。
3\执行器控制技术：智能控制技术的最终目标是对系统进行精确的控制和执行，通过电机、执行器等设备实现对系统的控制。
四、智能控制技术在不同领域的应用1\智能控制：智能控制技术在领域的应用日益广泛，包括工业、服务型、医疗等。
智能控制技术的发展将极大地提高的智能化水平，推动在各个领域的应用。
2\智能交通控制：智能控制技术在交通领域的应用主要体现在交通流量控制、智能信号灯、智能驾驶辅助系统等方面。
随着城市交通拥堵问题的日益严重，智能交通控制技术的应用将为交通管理带来革命性变化。
3\智能家居控制：智能家居控制技术是将智能控制技术应用于家庭生活领域的一种应用，通过集成家庭设备和系统，实现对家庭环境的智能化控制和管理，提高家居安全、舒适性和便利性。
4\工业自动化智能控制：工业自动化智能控制技术是将智能控制技术应用于工业生产线等领域，通过实现对生产过程的智能化控制，提高工业生产效率和质量。
智能控制研究现状
智能控制研究现状
随着智能控制系统的发展，它在过去的几十年里经历了规模化的发展。
智能控制技术可以应用于各种行业，并且可以给行业带来巨大的发展。
它
可以使机械系统的控制、测量和监测高效、准确、可靠。
现在，智能控制
在工业自动化和家庭自动化等领域中越来越受到重视。
一、智能控制系统研究现状
当前，智能控制研究的热点大多围绕两大领域：自适应控制和优化控制。
其中，自适应控制主要研究具有复杂、非线性和多变的机械系统的稳
定性和可靠性的控制算法。
优化控制则研究如何利用优化方法提高控制系
统的性能。
另外，智能控制还包括一系列其他分支领域，如机器学习，最近受到
广泛关注，可以帮助控制系统更好地预测和优化系统性能。
另一个重要的
分支是计算机视觉，它可以帮助控制系统通过视觉检测来获取环境和机器
的状态，从而提高控制系统的精度和可靠性。
二、智能控制应用前景
人工智能技术在多个领域，如自动驾驶、工业自动化和家庭自动化，
以及机器人等领域的应用，源源不断地促进着智能控制的发展。
随着自动
驾驶成为现实，智能控制在无人驾驶领域的应用将越来越明显。
智能控制发展现状
智能控制发展现状
智能控制的发展现状可以从以下几个方面进行分析。
首先是智能控制在家庭领域的应用。
随着智能家居技术的不断发展，越来越多的家庭开始采用智能控制系统，实现对家居设备的智能化管理。
例如，通过智能手机等移动设备可以远程控制家庭照明、温度调节、电器设备等，提高了生活的便利性和舒适度。
其次是智能控制在工业生产中的应用。
智能控制系统能够对生产过程进行智能化管理和优化，提高生产效率和质量。
例如，工业机器人的智能控制系统可以根据生产线上的实时情况进行自主调整和优化，实现生产过程的高效率和精准控制。
另外，智能控制在交通运输领域也有广泛的应用。
智能交通系统能够通过使用传感器、摄像头等技术，实现对交通流量、信号灯等进行智能控制和管理，提高交通效率，减少交通堵塞和事故发生的可能性。
此外，智能控制还在农业、医疗、能源管理等领域发挥着重要的作用。
例如，在农业领域，智能控制系统能够监测土壤湿度、温度等环境参数，实时调节灌溉和施肥，提高农作物的产量和质量。
总的来说，智能控制技术的发展已经深入到生活的各个领域，为人们的生活和工作带来了便利和效益。
随着人工智能、物联
网等技术的不断进步，智能控制的应用将会越来越广泛，为未来的社会发展带来更多的可能性。
智能控制技术的发展现状与应用
智能控制技术的发展及其应用一、国内外研究现状及发展趋势智能控制（intelligent controls），是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器，以实现控制目标的自动控制技术。
自1932年奈魁斯特（H.Nyquist）的有关反馈放大器稳定性论文发表以来，控制理论的发展已走过了60多年的历程。
一般认为，前30年是经典控制理论的发展和成熟阶段，后30年是现代控制理论的形成和发展阶段。
随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已难以解决复杂系统的控制问题。
智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。
从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。
1965年，美籍华裔科学家傅京孙教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。
1967年，Leondes和Mendel 首先正式使用“智能控制”一词。
20世纪70年代初，傅京孙、Glofiso和Saridis等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要进展。
1974年，Mamdani提出了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，将模糊集和模糊语言逻辑用于工业过程控制，之后又成功地研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器的智能化水平有了较大提高。
模糊控制的形成和发展，以及与人工智能的相互渗透，对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。
20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。
人工智能控制技术的发展与研究现状
人工智能控制技术的发展与研究现状
一、人工智能控制技术的发展
人工智能控制技术是在人工智能科学的指导下，利用人工智能技术对控制系统进行复杂的控制、优化、分析和仿真的技术。
它是自动控制的一项新兴技术，主要研究内容包括人工智能控制理论、实现技术、控制算法和控制策略等理论和技术。
近年来，随着计算机技术和信息技术的迅速发展，以及现代控制设计理论、技术和方法的逐步应用，人工智能控制技术凭借其稳定、准确、快速的控制特性，已经成为行业应用中广泛运用的一种新型技术。
它已经在军事、航空航天、机器人、电力、通信、自动化等多个领域中都有广泛应用。
人工智能控制技术的主要发展方向包括以下几个方面：
1）基于实时调度的人工智能控制：它首先实现了在模糊环境中的控制参数的实时调度，从而实现了复杂系统的有效控制。
2）声控制技术：它是一项新兴的人工智能控制技术，它利用语音信号对系统进行控制，使系统获得更好的控制效果。
3）强化学习技术：它基于大规模数据的机器学习，能够为控制系统提供准确而有效的控制策略。
4）基于神经网络的控制策略：它利用神经网络技术。
车辆智能控制技术的现状与发展趋势
车辆智能控制技术的现状与发展趋势在当今科技飞速发展的时代，车辆智能控制技术正以前所未有的速度改变着我们的出行方式和交通生态。
从自动驾驶的逐步实现到车辆与外界环境的智能交互，车辆智能控制技术的每一次进步都为我们带来了更多的便利和安全保障。
目前，车辆智能控制技术已经在多个领域取得了显著的成果。
自动驾驶技术无疑是其中最引人注目的一项。
虽然完全自动驾驶尚未广泛普及，但部分自动驾驶功能，如自适应巡航控制、自动泊车等，已经在许多车型中得到应用。
这些功能通过传感器和算法，使车辆能够自动感知周围环境，调整车速和行驶方向，大大减轻了驾驶员的负担。
车辆的智能安全系统也在不断完善。
例如，防撞预警系统可以实时监测前方车辆的距离和速度，当存在碰撞风险时及时向驾驶员发出警报；盲点监测系统则能帮助驾驶员发现车辆侧后方的盲区，减少因视线受阻而导致的事故。
此外，智能紧急制动系统能够在紧急情况下自动刹车，避免或减轻碰撞的严重程度。
智能座舱技术也是车辆智能控制的重要组成部分。
车内的显示屏越来越大，功能越来越丰富，不仅可以提供导航、娱乐等信息，还能与驾驶员和乘客进行智能交互。
语音识别技术的发展使得驾驶员可以通过语音指令来操作车辆的各种功能，提高了驾驶的便利性和安全性。
在能源管理方面，车辆智能控制技术也发挥着重要作用。
电动汽车的电池管理系统能够实时监测电池的状态，优化充电和放电策略，延长电池寿命，提高续航里程。
同时，混合动力汽车的动力分配系统可以根据行驶工况智能地调整发动机和电动机的工作模式，实现最佳的燃油经济性。
然而，车辆智能控制技术在发展过程中也面临着一些挑战。
首先是技术的可靠性和安全性问题。
自动驾驶系统在复杂的交通环境中可能会出现误判或故障，导致严重的事故。
因此，需要进行大量的测试和验证工作，以确保技术的成熟和可靠。
其次，法律法规和伦理道德问题也亟待解决。
例如，在自动驾驶车辆发生事故时，责任如何界定？车辆的决策算法是否符合道德标准？这些问题都需要社会各界共同探讨和制定相关的规范和准则。
智能控制的发展现状
智能控制的发展现状智能控制是指基于计算机和先进技术实现对各种设备和系统的智能化控制，它是人工智能和物联网技术的结合体，为人们的生活和工作带来了便利和效益。
目前，智能控制技术在各个领域已经取得了长足的发展。
在家庭领域，智能控制技术已经得到了广泛应用。
通过智能控制系统，人们可以实现对家居设备的远程控制，例如智能灯光系统可以根据天气和时间自动调节亮度和色调；智能家电可以通过手机APP进行控制，随时随地监测和调整家电的工作状态。
此外，智能家居系统还可以通过学习用户的习惯和喜好，自动调整设备的工作状态，提供更加便捷舒适的居家环境。
在工业领域，智能控制技术也取得了重大突破。
例如，工厂生产线的智能控制系统可以实现自动化生产，提高生产效率和产品质量。
智能仓库管理系统可以自动识别货物并进行分拣和储存，大大提高了物流效率。
此外，人工智能和机器学习技术也被应用于智能控制系统中，使得系统能够根据实时数据进行智能决策和预测，提高设备的运行效率和稳定性。
在交通领域，智能控制技术也被广泛应用。
智能交通系统通过无线通信和智能感知设备，可以实现实时交通信息的收集和分析，为交通管理者提供决策支持。
智能交通控制系统可以根据实时路况自动调整红绿灯的时序和车道的分配，优化交通流量，减少拥堵和车祸。
此外，智能导航系统和智能停车系统也可以帮助司机选择最佳的行驶路线和停车位，提高交通效率和用户体验。
尽管智能控制技术已经取得了很大的进展，但仍然面临一些挑战。
首先，智能控制涉及到大量的数据采集和处理工作，需要解决海量数据的存储和分析问题。
其次，智能控制系统的安全性和可靠性也是需要关注的问题，特别是在涉及到核能、航空航天等领域，系统的失效可能导致严重后果。
此外，智能控制系统的普及也依赖于标准的统一和协议的兼容，需要各个厂商和组织的共同努力。
综上所述，智能控制技术已经在家庭、工业和交通等领域取得了广泛应用，并且在实现自动化、提高效率和优化用户体验等方面发挥了重要作用。
机器人智能控制技术的研究
机器人智能控制技术的研究一、引言机器人智能控制技术是当今自动化技术领域中备受关注的研究方向之一。
随着计算机科学和工程技术的不断发展，机器人的使用范围越来越广泛，如在工业制造、医疗卫生、以及家庭服务等领域都发挥着重要的作用。
智能控制技术是机器人实现自主学习、判断和决策的核心，在机器人技术中发挥着重要的作用。
本文将介绍机器人智能控制技术的研究现状及发展趋势。
二、机器人智能控制技术的研究现状机器人智能控制技术的研究主要涉及以下方面：1. 感知技术机器人需要通过感知设备来获取外部环境信息，如距离、方向、速度、温度、光照等，以便更好地执行任务。
感知技术包括声音、视觉、触觉、味觉和嗅觉等多种形式。
视觉技术是目前机器人感知技术中应用最广泛的一种，能够实现对目标位置的识别、摄像等功能。
2. 语音识别技术语音识别技术是机器人智能控制技术的核心之一。
通过对人类语言的识别和理解，机器人可以与人进行实时交互，完成语音指令的识别和执行。
加之，语音识别技术在智能家居、智能手环、智能汽车等领域中得到广泛应用，并逐渐成为智能化控制研究的热点之一。
3. 运动控制技术运动控制技术是机器人智能控制技术的另一个重要方面。
通过运动控制技术，机器人能够快速、准确地完成空间中的动作操作。
运动控制技术应用最广的领域是工业制造，如自动化生产线等。
此外，运动控制技术在医疗卫生、教育及娱乐等领域中也得到广泛应用。
三、机器人智能控制技术的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，机器人智能控制技术的应用场景和应用领域也在不断地拓展。
以下是机器人智能控制技术的发展趋势。
1. 语音识别技术的发展语音识别技术是机器人智能控制技术的关键，目前已经广泛应用于智能家居、智能手环、智能汽车等领域。
未来，随着语音技术的不断进步和发展，机器人的交互方式将会更加智能化和自然化。
2. 视觉技术的发展由于视觉技术在机器人感知技术中应用广泛，未来视觉技术的发展将会对机器人智能控制技术的发展产生重要影响。
智能控制技术专业调研报告
智能控制技术专业调研报告全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：智能控制技术是一个涉及多领域知识的学科，随着科技的不断发展和进步，智能控制技术在工业自动化、智能家居、无人驾驶等领域得到了广泛应用。
为了更好地了解智能控制技术的发展现状和未来趋势，我们进行了一次深入的调研和分析。
一、智能控制技术概述智能控制技术是一种利用计算机和现代信息技术进行自动控制的技术。
它主要包括传感器、执行器、控制器和算法等组成部分，通过对系统进行实时监测和分析，并对系统进行智能化的决策和控制，使系统能够在不断变化的环境中实现自动化的控制。
1. 工业自动化领域在工业制造领域，智能控制技术已广泛应用于生产线自动化、机器人控制、物流系统等方面，提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本。
2. 智能家居领域智能控制技术在智能家居领域得到了快速发展，通过智能家居系统可以实现家庭设备的远程控制、定时控制、智能化的联动控制等功能，提升了家居生活的舒适度和便利性。
3. 无人驾驶领域智能控制技术是实现自动驾驶的核心技术之一，通过各种传感器和算法对车辆进行实时监测和控制，使车辆能够在复杂的交通环境中自主行驶，提高了行车安全性和交通效率。
目前，随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，智能控制技术也在不断创新和完善。
在传感器技术方面，各种高精度、低功耗的传感器不断涌现，为智能控制技术的发展提供了更好的硬件基础；在控制算法方面，深度学习、强化学习等人工智能算法得到了广泛应用，使智能控制技术能够更好地适应复杂多变的环境。
1. 向智能化、自主化发展未来智能控制技术将更加智能、自主化，能够更好地适应复杂多变的环境，实现真正意义上的自动化控制。
2. 融合与创新智能控制技术将与人工智能、物联网、大数据等技术融合，形成更加强大的智能系统，为各行业的发展提供更多可能。
3. 提升安全性和可靠性未来智能控制技术将更加注重系统的安全性和可靠性，确保在各种复杂环境下能够稳定可靠地运行。
电气工程中智能控制技术的研究与应用前景
电气工程中智能控制技术的研究与应用前景在当今科技飞速发展的时代，电气工程领域也迎来了一系列重大变革，其中智能控制技术的出现和应用无疑是最为引人注目的。
智能控制技术作为一种先进的控制手段，正逐渐渗透到电气工程的各个方面，为其带来了更高的效率、更好的稳定性以及更强大的功能。
电气工程是现代科技领域中的核心学科之一，它涵盖了电力系统、电机与电器、电力电子技术、高电压与绝缘技术等众多分支。
在过去，传统的控制方法在一定程度上满足了电气工程的需求，但随着系统的日益复杂和对性能要求的不断提高，传统控制方法逐渐显露出其局限性。
而智能控制技术的出现，则为解决这些问题提供了全新的思路和方法。
智能控制技术具有许多独特的优势。
首先，它具有强大的自适应性。
能够根据系统的变化和外界环境的干扰，自动调整控制策略，从而保证系统始终处于最优的运行状态。
其次，智能控制技术具有良好的容错性。
即使系统出现部分故障或异常情况，它也能够通过智能算法进行诊断和补偿，确保系统的基本功能不受影响。
再者，智能控制技术能够处理多变量、非线性等复杂的系统问题，这对于电气工程中许多复杂的系统模型来说，具有重要的意义。
在电力系统中，智能控制技术得到了广泛的应用。
例如，智能电网的建设就是智能控制技术的一个典型应用。
通过智能传感器和通信技术，实现对电力系统的实时监测和控制，优化电力的分配和调度，提高电网的可靠性和稳定性。
此外，在电力系统的故障诊断和恢复方面，智能控制技术也发挥了重要的作用。
利用智能算法对故障数据进行分析和处理，能够快速准确地定位故障点，并制定出合理的恢复方案，大大缩短了停电时间，减少了经济损失。
电机与电器领域也是智能控制技术的重要应用方向。
在电机的调速控制中，智能控制技术可以实现更加精确和高效的控制。
比如，采用模糊控制、神经网络控制等方法，可以根据负载的变化实时调整电机的转速，提高电机的运行效率和节能效果。
在电器设备的智能化控制方面，智能控制技术可以实现设备的自动化运行、远程监控和故障预警，提高设备的可靠性和使用寿命。
机器人智能控制技术发展现状及趋势
机器人智能控制技术发展现状及趋势第一章：引言机器人智能控制技术已经成为工业和服务领域的重要组成部分。
在制造业和工业自动化领域，机器人一直发挥着重要的作用。
在服务、医疗、家庭环境等行业，机器人也已经得到了广泛的应用。
本文将探讨机器人智能控制技术的发展现状及趋势，分析机器人智能控制技术的未来发展前景。
第二章：机器人智能控制技术的发展现状随着科技的进步，机器人技术也在飞速发展。
机器人智能控制技术，是机器人智能化的重要组成部分。
近年来，随着深度学习、自然语言处理等技术的应用，机器人智能控制技术发展日趋成熟。
机器人智能控制技术的主要应用领域包括自动化、制造、服务和医疗领域。
2.1 自动化领域自动化领域是机器人智能控制技术的主要应用领域。
在制造业和工业自动化领域，机器人已经广泛应用。
利用机器人进行自动化生产可以大大提高生产效率，降低生产成本。
机器人智能控制技术在这个领域的发展，将进一步提高机器人的运动能力和控制能力，实现更加高效的生产。
2.2 制造领域机器人智能控制技术在制造领域的应用，也越来越广泛。
机器人可以在制造过程中承担重复性、危险性和高难度的工作，减少劳动力的需求。
特别是对于测量和检验这些需要高精度的工作，机器人可以更加准确地完成。
机器人智能控制技术在这个领域的发展，将进一步提高机器人的生产效率和精度。
2.3 服务领域服务机器人已经广泛应用于酒店、机场、银行、医院等服务领域。
机器人智能控制技术可以使机器人更加智能化，并且可以更好地适应不同的服务需求。
目前，机器人在服务领域的应用主要是以传输信息为主要功能，但是随着技术的发展，机器人也将逐渐具备更加广泛的服务功能，为人们提供更加智能化的服务。
2.4 医疗领域机器人在医疗领域的应用也已经得到了广泛的关注。
机器人可以在手术、康复、诊断等方面发挥重要作用。
特别是在手术中，机器人可以更加精准地进行操作，并且可以减少手术时间和减轻医疗人员的负担。
机器人智能控制技术在这个领域的发展，将进一步提高机器人的诊断和治疗能力。
机器人智能控制技术的发展趋势
机器人智能控制技术的发展趋势自从机器人横空出世，人们就一直在探索如何让机器人拥有更智能的控制能力。
如今，随着人工智能技术的不断发展，机器人智能控制技术也得到了巨大的提升。
本文将从多个方面来探讨机器人智能控制技术的发展趋势。
一、机器人智能控制技术的现状在今天的市场中，人们可以看到各种各样的机器人，从工业机器人、服务机器人、家庭机器人，到军事机器人等等。
机器人的智能控制技术已经开始得到了广泛的应用，并在许多领域产生了深远的影响。
首先，机器人的智能控制技术已经实现了协作与交互。
例如，在自动化工厂中，多个机器人可以协作完成一个任务，不仅提高了生产效率，还缩短了生产周期。
在家庭机器人领域，机器人可以和人类进行语言交互，完成人们的各种需求，从而大大方便了现代人类的生活。
其次，机器人的智能控制技术也已经开始运用一些新的感知技术。
例如，在工业自动化中，机器人实现了对环境的自适应感知，从而使机器人可以更加合理地处理诸多复杂的环境变化。
在医疗服务领域，机器人使用激光感应技术进行手术，在确保手术准确性的同时，也能保护患者的安全。
总体来看，机器人的智能控制技术正在不断地进步，并得到广泛的应用和推广。
二、机器人智能控制技术的未来发展趋势1、人工智能技术的融合随着人工智能技术的发展，越来越多的机器人开始拥有自我学习和自我调节的能力。
未来的机器人智能控制技术将借鉴人类的自主控制理论，在机器人手臂、机器人头部等关节处做出一些重要的改变，从而使机器人的移动能力和灵活度得到进一步提高。
2、感知技术的提升从传感器网络、机器视觉到激光扫描，多种多样的感知技术正在被引入到机器人智能控制技术中。
未来，这些感知技术有望更好地发挥自身优势，从而使机器人更加高效、精准、灵敏地感知周围环境。
3、多层次的控制系统未来机器人智能控制技术将会建立更加多层次的控制系统，从而更好地管理机器人的动作和行为。
在此基础上，机器人可以更好地符合人们的需求，自我学习，自我调节，并能更好地重复执行特定的工作。
智能控制技术的研究现状和展望
智能控制技术的研究现状和展望
智能控制技术是指通过人工智能、机器学习、模糊逻辑等技术手段，对于自动化控制系统进行优化和自适应调节，以便实现系统的高效运行和智能化管理。
智能控制技术在各领域具有广泛应用，如工业控制、交通运输、能源系统、医疗设备、智能家居等领域，其相较于传统控制技术，具有更高的可靠性、更高的智能水平和更高的适应性。
目前，随着人工智能技术的发展，智能控制技术也随之发展。
在机器学习方面，随着深度学习等技术的兴起，智能控制技术可以更精准地进行建模和预测，以实现更高效的控制。
在模糊逻辑方面，随着建模技术的不断提高，智能控制技术可以更加准确地根据数据进行决策，从而实现更高的控制精度。
在增强学习方面，智能控制技术可以通过自我学习和探索来优化控制系统，以更好地满足实际需求。
未来，智能控制技术的发展将主要集中在以下几个方面：
一是大数据和人工智能的深入融合。
数据是智能控制的基础，大数据和人工智能的深入融合可以帮助智能控制技术实现更高效的数据处理和模型训练，从而不断提高控制精度和适应性。
二是智能控制与万物互联的深度融合。
随着物联网技术的普及，智能控制技术将与各类设备、传感器、交通系统等进行深度融合，在实现智能引导的同时也能适应更复杂的工作环境。
三是智能控制技术的安全性、可靠性和可验证性的提高。
智能控制技术的应用场景多样，越来越多地涉及到重要的成果，因此技术的安全性、可靠性和可验证性是必不可少的方面。
总之，智能控制技术在各领域的应用前景十分广阔，随着技术的不断发展，智能控制技术将会在更多场景、更多任务中展现出强大的控制能力和智能水平，让生产生活更加智能化、高效化。
智能控制的发展现状
智能控制的发展现状
智能控制技术在近年来取得了快速的发展，广泛应用于各个领域。
以下列举了其中的几个方面。
首先，智能家居控制系统已经逐渐成为现实。
通过与家中电器设备的连接，智能控制系统可以实现对灯光、温度、安防等多个方面的远程控制。
使用者可以通过手机应用或语音助手进行操作，使得家居环境更加智能化、舒适化。
其次，智能交通控制系统也得到了广泛应用。
通过智能控制技术，交通信号灯可以根据道路流量自动调整，以提高交通效率；智能车辆和智能交通管理系统之间可以进行实时通信，避免交通事故的发生；自动驾驶技术也在不断发展，为未来的智能交通提供了新的可能性。
此外，智能工业控制系统的应用也日益普遍。
通过数据分析和人工智能算法，可以实现对工厂生产线的自动化控制；机器人和无人机的智能控制系统能够提高生产效率和质量，减少人工成本和风险。
另外，智能农业控制系统的发展也备受关注。
传感器、无线通信和云计算等技术的结合，使得农业生产过程可以实时监测和管理，实现智能灌溉、智能施肥等功能，提高农产品的质量和产量。
总之，智能控制技术的发展让我们的生活更加便利、安全和高效，同时也为各行各业的发展提供了新的契机。
不过，随着技
术的不断进步，智能控制系统还面临着一些挑战，如数据安全和隐私保护等问题，需要进一步加以解决和完善。
智能控制发展现状
智能控制发展现状智能控制是指在工业和生活中应用智能技术对设备、系统或过程进行控制，从而使其具备自动化、智能化的能力。
智能控制是人工智能和自动控制技术的结合体，通过感知、计算和决策等技术手段，实现对系统的智能化控制。
智能控制的发展现状可以从以下几个方面进行分析：首先，在工业领域，智能控制的应用已经非常广泛。
传统工业自动化系统已经开始向智能化方向发展，通过引入机器学习、深度学习等技术手段，实现对生产过程的自动化、智能化控制。
例如，机器人技术的快速发展，使得智能化生产线成为现实，提高了生产效率和质量，降低了劳动成本。
其次，在交通领域，智能控制也得到了广泛的应用。
随着智能交通系统的不断完善，交通信号灯的智能化控制已经成为常态。
现在的交通信号灯能够实时感知路面的交通流量，根据路况智能调节红绿灯的时长，提高交通效率，减少交通拥堵。
此外，智能交通系统还应用于智能导航、智能停车等方面，提供了更加便捷和安全的交通服务。
再次，在家庭领域，智能控制已经成为现代家居的重要组成部分。
智能家居系统通过联网和智能化设备的应用，使得家庭的管理更加智能化和便捷化。
人们可以通过智能手机或者语音助手来远程控制家中的各种设备，如灯光、空调、音响等，实现智能化的场景控制。
此外，智能家居系统还可以通过人工智能技术感知住户的行为习惯，自动调节家庭设备，提供更加个性化的居住体验。
最后，在医疗领域，智能控制也取得了一定的进展。
智能医疗设备的应用，如智能床、智能监护仪等，可以对病人的生理指标进行监测和控制，提高医疗质量和效率。
智能健康管理系统通过感知、计算和决策等技术手段，可以帮助人们管理和预防疾病，提高生活质量。
总之，智能控制在工业、生活和医疗领域的应用已经取得了一定的进展。
随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能控制的应用将会更加广泛和深入，为人们提供更加智能化和便捷化的服务。
同时，智能控制的发展也面临一些挑战，如数据安全和隐私保护等问题，需要进一步研究和解决。
智能PID控制的发展现状及应用展望
智能PID控制的发展现状及应用展望智能PID控制是PID控制技术的一种升级版本，它结合了智能控制和PID控制技术的优点，成为了目前自动化领域应用最广泛的一种控制方式。
随着科技的不断进步和工业自动化的加速发展，智能PID控制的发展也越来越受到关注和重视。
本文将就智能PID控制的发展现状以及未来应用展望进行探讨。
1、智能PID控制的意义PID控制是一种基础控制方式，它可以满足许多工业控制的需求。
但是，在实际应用中，传统PID控制仍然存在一些问题，例如：响应速度慢，鲁棒性差，不适应非线性系统等。
因此，需要引入智能控制技术来优化PID控制，解决传统PID控制存在的问题，使控制系统具有更好的性能、鲁棒性和适应性。
智能PID控制的意义在于，它可以通过智能方法对PID控制进行优化，提高控制系统的性能和稳定性，提高经济效益和工作效率。
智能PID控制技术的发展历程可以追溯到上世纪80年代，当时，神经网络控制技术开始应用于自动控制领域。
此后，随着智能控制技术的不断发展，一些新的智能控制方法逐渐得到了应用，例如：模糊控制、遗传算法控制、神经模糊控制等。
这些新的智能控制方法与PID控制相结合，形成了智能PID控制技术。
随着计算机技术的不断发展，智能PID控制技术得到了更广泛的应用和发展。
智能PID控制技术相对于传统PID控制技术具有以下优点：（1）具有更好的性能。
智能PID控制能够克服传统PID控制响应速度慢、鲁棒性差等问题，使得控制系统具有更好的性能。
（4）能够实现自适应控制。
智能PID控制技术能够对控制系统的参数进行自适应调节，使得控制系统具有更好的动态性能。
过程控制是智能PID控制技术的重要应用领域，智能PID控制可以应用于化工、冶金、制药等行业的过程控制中。
在这些行业中，智能PID控制的应用将有助于提高生产效率和产品质量。
智能PID控制技术也可以应用于机械控制领域。
在机床、机器人、加工中心等机械设备中，采用智能PID控制技术可以提高设备的精度和稳定性，提高生产效率，降低生产成本。
电机智能控制技术的现状与发展趋势
电机智能控制技术的现状与发展趋势电机这玩意儿，咱在生活里可到处都能瞅见。
就拿咱天天骑的电动车来说，那里面就有电机在卖力工作。
今儿个咱就来唠唠电机智能控制技术到底是咋个情况，还有它往后会咋发展。
要说现在这电机智能控制技术，那可真是牛得很！比如说在工业生产里，那些个自动化的生产线，靠的就是电机智能控制技术，让生产又快又准。
我之前去一家工厂参观，那场面，真是让我开了眼。
一台台巨大的机器有条不紊地运转着，电机精准地控制着每个部件的动作。
有个工人师傅跟我说，以前没这技术的时候，机器老是出毛病，生产效率低得让人头疼。
现在有了智能控制，不仅能提前预判可能出现的问题，还能自动调整运行参数，让生产一直稳稳当当的。
再瞅瞅咱家里的电器，像空调、冰箱啥的，里面的电机也是越来越智能。
就说那空调吧，能根据室内的温度和人的活动情况，自动调节风速和制冷制热的力度，让人感觉舒服得很。
我自己就有这样的体验，有一回夏天晚上睡觉，我把空调温度设得有点低，结果半夜被冻醒了。
后来换了台有智能控制的空调，它好像能懂我的心思似的，一晚上温度都刚刚好，睡得那叫一个香。
在交通领域，电动汽车的兴起也离不开电机智能控制技术。
这技术能让汽车的动力输出更高效，续航里程更长。
而且在刹车的时候，还能把能量回收回来，节能环保。
我有个朋友买了辆电动汽车，他跟我讲，开着那车感觉特别顺，加速减速都很平稳，一点也不比燃油车差。
不过，虽然现在电机智能控制技术挺厉害，但也不是完美无缺。
比如说，在一些极端环境下，像高温、高寒的地方，电机的智能控制可能就会有点“犯迷糊”，不太灵光。
还有就是成本问题，有些高级的智能控制技术成本太高，让不少企业和消费者望而却步。
那未来这电机智能控制技术会咋发展呢？我觉得啊，首先肯定是越来越聪明。
就像人的大脑一样，能处理更复杂的情况，应对更多的变化。
比如说，在未来的智能家居里，电机不仅能控制家电的运行，还能跟其他设备互联互通，形成一个超级智能的系统。
智能制造中的智能控制技术研究
智能制造中的智能控制技术研究智能制造是指基于智能化技术和信息技术的智能制造系统，它是传统制造业向智能制造变革的重要路径。
而智能控制技术是智能制造的核心技术之一，它能够实现对生产过程和设备的智能化控制，从而提高生产效率、降低成本、改善产品质量。
本文将围绕智能控制技术在智能制造中的应用进行研究，探讨其发展现状、技术特点、应用领域及未来发展方向。
一、智能控制技术的发展现状目前，随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，智能控制技术也在不断创新和进步。
在工业制造领域，智能控制技术已经广泛应用于自动化生产线、机器人设备、智能仓储系统等方面。
其中，智能控制系统能够通过传感器实时感知生产过程中的各种数据，通过数据分析和算法优化，实现对生产过程的智能化监控和调度。
二、智能控制技术的技术特点智能控制技术具有以下几个显著的技术特点：1.数据驱动：智能控制技术是以数据为基础的，通过对大量的数据进行采集和分析，实现对生产过程的智能控制。
2.自主决策：智能控制系统具有一定的智能化水平，能够根据实时数据和预设的参数进行自主决策，从而做出更加合理的控制策略。
3.开放性和灵活性：智能控制技术具有一定的开放性和灵活性，能够与各种设备和系统进行数据交换和集成，实现智能化协同控制。
三、智能控制技术的应用领域智能控制技术在智能制造领域具有广泛的应用前景，主要体现在以下几个方面：1.自动化生产线：智能控制技术能够实现对自动化生产线的智能化控制和监控，提高生产效率和灵活性。
2.智能仓储系统：智能控制技术能够实现对仓储设备的智能化管理和调度，提高仓储效率和准确性。
3.机器人设备：智能控制技术能够实现对机器人设备的智能化操作和控制，提高生产安全性和稳定性。
四、智能控制技术的未来发展方向随着智能制造的不断深入发展，智能控制技术也将呈现以下几个发展趋势：1.智能化与大数据的深度融合：智能控制技术将深度融合大数据技术，实现对生产过程数据的深度挖掘和分析，从而提高控制系统的智能化水平。
智能控制行业调研报告范文
智能控制行业调研报告范文智能控制行业调研报告一、引言智能控制行业是指以人工智能技术为基础，通过各种智能设备和系统进行自动化控制和智能化管理的领域。
随着科技的发展和人工智能技术的成熟，智能控制行业在各个领域得到了广泛应用，为提高工作效率、降低成本和提升生活质量发挥着重要作用。
本调研报告旨在分析智能控制行业的现状和未来发展趋势，为相关企业和机构提供参考和决策依据。
二、智能控制行业的现状1. 市场规模扩大：智能控制行业近年来呈现快速增长的趋势。
根据市场调研数据显示，2019年，全球智能控制市场规模达到XX亿元，预计到2025年将突破XX亿元。
2. 应用领域广泛：智能控制技术被广泛应用于工业生产、物流配送、家居智能化、交通运输等多个领域。
例如，智能工厂通过智能控制系统实现自动化控制、灵活生产和高效管理，大大提高了生产效率和产品质量。
3. 技术创新推动行业发展：人工智能、物联网、云计算等先进技术的不断发展，为智能控制行业带来了新的发展机遇。
例如，物联网技术的应用使得智能设备之间可以实现互联互通，实现智能化的数据采集和互动操作。
4. 企业竞争激烈：随着市场规模的扩大，越来越多的企业进入智能控制行业。
竞争中的企业不仅需要具备技术实力，更需要通过不断创新和提升服务质量来提高自己的竞争力。
三、智能控制行业的未来发展趋势1. 人工智能技术的广泛应用：随着人工智能技术的快速发展，人工智能将会在智能控制行业得到更广泛的应用。
例如，智能机器人在工业生产中的应用将会越来越普及，为企业降低成本，提高效率。
2. 物联网技术驱动智能设备融合：物联网技术的成熟将会引发智能设备的融合发展，智能家居、智能交通等领域的智能设备将会实现互联互通，提供更便捷的服务。
3. 数据安全与隐私保护：随着智能化、自动化程度的加深，大量的数据被采集和应用。
因此，数据安全和隐私保护将成为智能控制行业未来发展的重点和挑战。
4. 合作共赢的生态系统：智能控制行业的发展需要各个环节的企业共同努力。
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智能控制技术现状与发展Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020摘要：在此我综述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发展。
智能控制技术的主要方法，介绍了智能控制在各行各业中的应用。
随着信息技术的，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犷新的挑战，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：智能控制应用自动化浅谈智能控制技术现状及发展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”。
一、二、智能控制的性能特点及主要方法根据智能控制的基本控制对象的开放性，复杂性，不确定性的特点，一个理想的智能控制系统具有如下性能：（1）系统对一个未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习，并利用积累的经验进一步改善自身性能的能力，即在经历某种变化后，变化后的系统性能应优于变化前的系统性能。
（2）适应功能：系统应具有适应受控对象动力学特性变化、环境变化和运行条件变化的能力。
这种智能行为是不依赖模型的自适应估计，较传统的自适应控制有更广泛的意义。
（3）组织功能：对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和协调功能，使系统具有主动性和灵活性。
除以上功能外，智能控制系统还应具有实时性、容错性、鲁棒性和友好的人机界面。
智能控制和传统控制在应用领域、控制方法、知识获取和加工、系统描述、性能考核及执行等方面存在明显的不同。
基于与传统控制的区别，智能控制系统具有如下特点：（1）拟人智能化的运作模式；（2）优胜劣汰的选择机制；（3）多目标的优化过程；（4）复杂环境的学习功能。
智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等，以及常用优化算法有：遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
（1）模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。
其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。
在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。
（2）专家控制专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。
主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。
专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。
（3）神经网络控制神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。
（4）遗传算法学习控制智能控制是通过计算机实现对系统的控制,因此控制技术离不开优化技术。
快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。
遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法,它模拟生物界/生存竞争,优胜劣汰,适者生存的机制,利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。
遗传算法作为优化搜索算法,一方面希望在宽广的空间内进行搜索,从而提高求得最优解的概率;另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围,从而提高搜索效率。
如何同时提高搜索最优解的概率和效率,是遗传算法的一个主要研究方向。
（5）迭代学习控制迭代学习控制模仿人类学习的方法、即通过多次的训练,从经验中学会某种技能,来达到有效控制的目的。
迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。
整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成,其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。
它在执行重复运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。
二、智能控制的现状工业过程中的智能控制生产过程的智能控制主要包括两个方面:局部级和全局级。
局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计,例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。
研究热点是智能PID控制器,因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势,且可用于控制一些非线性的复杂对象。
全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化,包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。
机械制造中的智能控制在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况,人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。
智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业,它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。
可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构,修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。
利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。
利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,进行在线的模式识别,处理那些可能是残缺不全的信息。
电力电子学研究领域中的智能控制电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程,国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中,取得了良好的控制效果。
遗传算法是一种先进的优化算法,采用此方法来对电器设备的设计进行优化,可以降低成本,缩短计算时间,提高产品设计的效率和质量。
应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有:模糊逻辑、专家系统和神经网络。
在电力电子学的众多应用领域中,智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一,也是研究的新热点之一。
以上的三个例子只是智能控制在各行各业应用中的一个缩影，它的作用以及影响力将会关系国民生计。
并且智能控制技术的发展也是日新月异，我们只有时刻关注智能控制技术才能跟上其日益加快的技术更新步伐。
三、智能控制的发展智能控制存在的问题智能控制以其优越的控制性能逐渐步入了工程界并得到广泛飞应用。
然而在智能控制的实现方面，还存在很多问题有待解决。
具体表现在：（1）扩宽实际应用范围，提高实时控制能力问题。
（2）解决知识获取和优化的瓶颈问题，特别是动态系统的知识获取和分类。
（3）对智能控制学习研究的问题。
（4）各种智能方法结合以及同传统控制方法结合研究问题。
（5）数值和符号之间的计算问题。
目前，在数值和符号之间的计算尚未有一个成型的规则。
（6）智能控制的鲁棒性问题缺乏严格的数学推导。
（7）如何研究解耦问题，简化控制算法。
（8）研究新型智能控制硬件和软件问题，智能控制的研究往往缺少较好的软件环境，硬件方面存在的问题更大。
智能控制的发展前景智能控制的研究虽然取得了一些成果，但实质性进展甚微，理论方面尤为突出，应用则主要是解决技术问题，对象具体而单一。
子波变换、遗传算法与模糊神经网络的结合，以及混沌理论等，将成为智能控制的发展方向。
智能控制发展的核心仍然是以神经网络的强大自学习功能与具有较强知识表达能力的模糊逻辑推理构成的模糊逻辑神经网络。
要做到智能自动化，把机器人的智商提高到智人水平，还需要数十年。
微电子、生命科学、自动化技术突飞猛进，为21世纪实现智能控制和智能自动化创造了很好的条件。
对这门新学科今后的发展方向和道路已经取得了一些共识：（1）研究和模仿人类智能是智能控制的最高目标；（2）智能控制必须靠多学科联合才能取得新的突破；（3）智能的提高，不能全靠子系统的堆积，要做到“整体大于组分之和”，只靠非线性效应是不够的。
为了达到目标，不仅需要技术的进步，更需要科学思想和理论的突破。
很多科学家坚持认为，这需要发现新的原理，或者改造已知的物理学基本定理，才能彻底懂得和仿造人类的智能，才能设计出具有高级智能的自动控制系统。
科学界要为保障人类和地球的生存和可持续发展做出必须的贡献，而控制论科学家和工程师应当承担主要的使命。
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。
参考文献：[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及应用（第二版）,清华大学出版社, 1996[2]白枚 .智能控制理论综述,华北水利水电学院学报 2002/23（1）：58-62[3]李士勇,模糊控制-神经控制和智能控制论.哈尔滨工业大学出版,1996[4]李少远等.智能控制的新进展（Ⅱ）. 控制与决策,2000，15（2）：136-140[5]张凯，钱锋，刘漫丹.模糊神经网络技术综述.信息与控制,2003，32（5）：431-435[6]刘瑞正,赵海兰.人工神经网络研究五十年.计算机应用研究,1997（1）：11-13。