[自] 智能控制
Fuzzy control is important artificial intelligent control.
模糊控制是一种重要的智能控制。
This is often required for intelligent control and eradication.
这经常需要灵巧的控制与消除。
Thus finished the intelligent control of the refrigeration system.
从而完成了制冷系统的智能化的控制。
Water system by microcomputer intelligent control, automatic recording.
采用微电脑系统智能控制，自动记录用水。
This paper is concerned with the framework of intelligent control systems.
本文主要研究智能控制系统的框架结构问题。
智能控制（Intelligent Control） 是一种结合人工智能（AI）、计算智能和传统控制理论的高级控制方法。它旨在处理复杂、不确定或非线性的系统，这些系统通常难以用精确数学模型描述，或需要更高的自适应和决策能力。其核心在于模拟人类智能的推理、学习和决策过程，使控制系统具备更强的自主性和适应性。
智能化的决策机制
系统通过模糊逻辑（Fuzzy Logic）、神经网络（Neural Networks）、遗传算法（Genetic Algorithms）等技术，模仿人类处理不确定信息的能力。例如，模糊控制器可将经验性规则（如“温度较高时减少加热”）转化为数学规则，实现非线性控制。
来源：IEEE控制系统协会，《模糊系统在控制中的应用指南》
自主学习与适应能力
基于机器学习（如强化学习）和自适应控制算法，系统能根据环境变化动态调整参数。例如，自适应神经模糊推理系统（ANFIS）可结合神经网络的学习能力和模糊逻辑的推理能力，实时优化控制策略。
来源：Springer专著《智能控制系统：理论与应用》
多技术融合
智能控制常集成专家系统、大数据分析和模式识别技术。例如，工业控制系统通过分析历史数据预测设备故障，并主动调整运行参数。
来源：国际自动控制联合会（IFAC）白皮书
| 特性 | 传统控制 | 智能控制 |
|---|---|---|
| 模型依赖性 | 需精确数学模型 | 可处理模糊、非线性模型 |
| 适应性 | 参数固定，适应性弱 | 实时学习，动态优化 |
| 决策能力 | 基于预设规则 | 自主推理与复杂决策 |
权威定义参考
根据国际电气与电子工程师协会（IEEE）的定义，智能控制是“通过模拟生物智能行为，实现无需精确模型的高效控制系统”（IEEE Xplore文献库）。其发展依赖于交叉学科进展，包括认知科学、信息论和优化算法。
“智能控制”（intelligent control）是自动控制领域的一个分支，指通过人工智能、机器学习、模糊逻辑等先进技术，使系统具备自主决策、自适应环境变化和动态优化的能力。其核心目标是让控制系统模仿人类智能行为，解决传统控制方法难以处理的复杂、非线性或不确定性问题。
自适应性
系统能根据环境变化或输入数据动态调整参数，例如自动驾驶汽车根据路况实时调整行驶策略。
学习能力
通过机器学习算法（如神经网络、强化学习）从历史数据中总结经验，持续优化控制效果。例如工业机器人通过学习提升操作精度。
多技术融合
结合模糊逻辑、专家系统、遗传算法等，处理传统数学模型难以描述的复杂场景，如智能电网的负载分配。
传统控制（如PID控制）依赖精确数学模型，而智能控制更强调对不确定性和非线性问题的处理能力，且无需完全依赖预设模型。例如，传统温控器需设定固定阈值，而智能温控系统能学习用户偏好并预测温度变化趋势。
若需进一步了解具体算法（如模糊PID控制）或行业案例，可提供更详细方向以便补充。
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