什麽是智能控制系統？智能是按照邏輯運行的自動化。本質上是壹個工具，使用得當可以大大提高效率和體驗。下面是我為妳精心整理的。過來看壹看。
什麽是智能控制系統1 1？智能系統是現代通信與信息技術、計算機網絡技術、工業技術和智能控制技術的智能集合。隨著信息技術的不斷發展，其技術含量和復雜程度越來越高，智能情懷逐漸滲透到各行各業和我們生活的方方面面，智能住宅小區、智能醫院層出不窮。
2.裝修中的智能控制系統壹般指住宅智能化系統。
住宅小區的智能化系統可以分為兩部分:小區物業綜合管理系統和家居智能化管理系統。前者包括社區安防、信息服務和計量收費三部分，後者包括家庭安防、家庭信息服務和家庭智能控制。
什麽是智能控制系統2智能控制？
能夠獨立驅動智能機器實現控制目標而無需人為幹預的自動控制技術。對於許多復雜系統，很難建立有效的數學模型，難以用常規的控制理論進行定量計算和分析，而必須采用定量和定性相結合的控制方法。定量方法和定性方法相結合的目的是機器要用類似於人類的智慧和經驗來指導求解過程。因此，在智能系統的研究和設計中，主要註意力不在數學公式的表達、計算和處理上，而是在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，而是開發智能機器的模型。另外，智能控制的核心是高層控制，即組織控制。高層控制系統是為了解決問題而對實際環境或過程進行組織、決策和規劃。為了完成這些任務，我們需要采用壹些相關的技術，如符號信息處理、啟發式編程、知識表示、自動推理和決策。解決這些問題的過程類似於人腦的思維過程，即具有壹定程度的“智能”。
智能控制與傳統或常規控制密切相關，並不相互排斥。智能控制中常包含常規控制。智能控制也是用常規的控制方法來解決“低級”的控制問題，試圖拓展常規的控制方法，建立壹系列新的理論和方法來解決更具挑戰性和更復雜的控制問題。
什麽是智能控制系統3，什麽是智能控制技術？
智能控制是壹種具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制模式。它是控制理論發展的高級階段，主要用於解決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數學模型不確定、高度非線性和任務要求復雜。
智能控制的想法出現在20世紀60年代。當時，學習控制的研究非常活躍，並得到了很好的應用。例如，發展了自學習和自適應方法來解決控制系統的隨機特性和模型未知問題；1965美國普渡大學傅K.S .傅教授首次將AI的啟發式推理規則應用於學習控制系統。1966美國孟德爾J.M .孟德爾最早倡導在航天器控制系統設計中使用人工智能。
定義
智能控制的定義1:智能控制是智能機器獨立實現目標的過程。智能機器定義為在結構化或非結構化、熟悉或陌生的環境中，自主或交互執行人類指定的任務的機器。
定義二:K、J、Hostaux Roma認為，直覺推理、試錯法等人類所擁有的智能，被機器形式化或模擬，用於控制系統的分析和設計，使其具有壹定程度的智能，這就是智能控制。他還認為自調節控制和自適應控制是智能控制的低級體現。
定義三:智能控制是壹種無需人工幹預就能驅動智能機器實現目標的自動控制，也是用計算機模擬人類智能的重要領域。
定義4:智能控制實際上只是研究和模擬人類智能活動規律及其控制和信息傳遞過程，開發具有仿人智能的工程控制和信息處理系統的壹個新分支。
支持技術
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，拓展了相關的理論和技術，其中模糊邏輯、神經網絡、專家系統、遺傳算法等理論，以及自適應控制、自組織控制、自學習控制等被廣泛應用。
專家系統是壹種利用專家知識來描述專門或困難問題的控制系統。雖然專家系統已經成功地應用於解決復雜的高級推理，但專家系統的實際應用相對較少。
模糊邏輯用模糊語言來描述系統，既能描述應用系統的定量模型，又能描述應用系統的定性模型。模糊邏輯可以應用於任何復雜的對象控制。
遺傳算法作為壹種非確定性的準自然隨機優化工具，具有並行計算和快速搜索全局最優解的特點。它可以與其他技術相結合，對智能控制的參數、結構或環境進行優化控制。
神經網絡是壹種利用大量神經元按照壹定的拓撲結構進行學習和調整的自適應控制方法。它可以表現出豐富的特性，包括並行計算、分布式存儲、可變結構、高容錯、非線性運算、自組織、學習或自學習。這些特征是人們長期追求和期待的系統特征。神經網絡在智能控制的參數、結構或環境控制方面具有獨特的能力，如自適應、自組織和自學習。
智能控制的相關技術與控制方法相結合，或者相互集成，形成不同風格和功能的智能控制系統和智能控制器，也是智能控制技術的壹個主要特點。
研究對象
智能控制研究的主要目標不是被控對象，而是控制器本身。控制器不再是單壹的數學模型解析型，而是數學分析與知識體系相結合的廣義模型，是結合了各學科知識的控制系統。智能控制理論是對被控動態過程建立特征模式識別，並基於知識和經驗進行控制推理和智能決策。壹個好的智能控制器應該具有多模態、變結構、變參數的特點，能夠識別、學習和組織自己的控制模式，根據被控動態過程的特點改變控制器結構和調整參數。
智能控制的研究對象具有以下特點:
1，不確定性模型
智能控制的研究對象通常具有嚴重的不確定性。這裏所說的模型不確定性包含兩層含義:壹是模型未知或知之甚少；第二，模型的結構和參數可能在較大範圍內變化。
2.高度非線性
對於高度非線性的控制對象，智能控制方法往往可以解決非線性系統的控制問題。
3.復雜的任務要求
對於智能控制系統，任務的要求往往是復雜的。
目前，智能控制廣泛應用於伺服系統，包括專家控制、模糊控制、學習控制、神經網絡控制、預測控制等多種控制方法。
特性
智能控制與傳統控制的主要區別在於，傳統控制方法必須依賴於被控對象的模型，而智能控制可以解決非模型系統的控制問題。與傳統控制相比。
智能控制具有以下基本特征:
1，智能控制的核心是高層控制，能有效控制非線性、快時變、復雜多變量、環境擾動等復雜系統，實現廣義問題求解，容錯性強。
2.智能控制系統可以采用以知識表示的非數學概化模型和以數學表示的混合控制過程，采用開閉環控制與定性決策和定量控制相結合的多模態控制方式。
3.其基本目的是從系統功能和整體優化的角度對系統進行分析和綜合，以達到預定的目標。智能控制系統具有變結構、自尋優、自適應、自組織、自學習和自協調的特點
4.智能控制系統具有足夠的關於人類控制策略、受控對象和環境的知識以及使用這些知識的能力。
5、智能控制系統具有補償和自修復以及判斷和決策的能力。
app應用
智能控制的具體應用主要表現在以下幾個方面:
1，生產過程智能控制
生產過程中的智能控制主要包括局部智能控制和全局智能控制。
局部智能控制是指將智能引入過程中的壹個單元來設計控制器。智能PID控制器是研究的熱點，因為它在參數整定和在線自適應調整方面具有明顯的優勢，可以用來控制壹些非線性的復雜對象。
全局智能控制主要是針對整個生產過程的自動化，包括整個操作過程的控制、過程的故障診斷、過程操作的規劃和異常情況的處理等。
2.先進制造系統中的智能控制
智能控制廣泛應用於機械制造業。在現代先進制造系統中，需要依靠不完整和不準確的數據來解決困難或不可預測的情況。人工智能技術為解決這壹問題提供了壹些有效的解決方案。
1.利用模糊數學和神經網絡對制造過程的動態環境進行建模，利用傳感器融合技術對信息進行預處理和綜合。
2.采用專家系統作為反饋機制，修改控制機制或選擇更好的控制方式和參數。
3.利用模糊集決策選擇機制選擇控制動作。
4.利用神經網絡的學習功能和並行處理信息的能力，對那些可能不完整的信息進行在線模式識別。
3.電力系統中的智能控制
電力系統中發電機、變壓器、電動機等電氣設備的設計、生產、運行和控制是壹個復雜的過程。國內外電氣工作者已將人工智能技術引入到電氣設備的優化設計、故障診斷和控制中，並取得了良好的控制效果。
利用遺傳算法對電氣設備進行優化設計，可以降低成本，縮短計算時間，提高產品設計的效率和質量。
應用於電氣設備故障診斷的智能控制技術包括模糊邏輯、專家系統和神經網絡。
智能控制在電流控制型PWM技術中的應用，是具有代表性的技術應用方向之壹，也是新的研究熱點之壹。
近年來，智能控制技術在國內外取得了很大進展，已經進入工程化和實用化階段。作為壹種新的理論技術，它仍處於發展階段。隨著人工智能技術和計算機技術的飛速發展，智能控制必將迎來新的發展時期。