1. 智能控制的产生

传统控制方法包括经典控制和现代控制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问题。传统控制方法在实际应用中遇到很多难以解决的问题，主要表现以下几点：

⑴ 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，无法获得jingque的数学模型。

⑵ 某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。

⑶ 针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合。

⑷ 实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务，如智能机器人控制、社会经济管理系统等无能为力。

在生产实践中，复杂控制问题可通过熟练操作人员的经验和控制理论相结合去解决，由此，产生了智能控制。

智能控制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。

智能控制将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来，其控制方法适应对象的复杂性和不确定性。

智能控制是控制理论发展的gaoji阶段，它主要用来解决那些用传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题。

智能控制研究对象具备以下特点：

⑴ 不确定性的模型：智能控制适合于不确定性对象的控制，其不确定性包括两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

⑵ 高度的非线性：采用智能控制方法可以较好地解决非线性系统的控制问题。

⑶ 复杂的任务要求：例如，智能机器人要求控制系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力，有自动躲避障碍运动到期望目标位置的能力。再如，在复杂的工业过程控制系统中，除了要求对各被控物理量实现定值调节外，还要求能实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况下的自动处理等功能。