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国外学者指出，人工智能技术是本世纪末下世纪初重大技术。智能自动化是当前自动化学科技 术发展的方向之一。智能自动化包括智能控制和智能管理。

随着科学技术的发展，生产规模越来越大，形成了复杂的大系统，导致了传感器检测系统、控 制系统，管理与决策系统的日益复杂化。第二，自动化任务的复杂性增大，面对来自象电力系统， 复杂工业生产过程控制系统，智能机器人系统，计算机集成制造系统（CIMS），核电站安全运行控 制系统，智能建筑系统等复杂性系统的挑战，传统的自动控制和管理决策已不适应于复杂系统的控 制和管理。第三，随着社会大生产的进步和高科技发展人们面临环境复杂性的挑战。能否建立新一 代的控制和管理方法来解决复杂工业系统的控制与管理问题，已成为各国控制和管理学术界、工业 企业界共同关心的热门研究课题。近年来，人们开始认识到，在许多系统中，复杂性不仅仅表现在 高性能上，更多则表现在： （1）被控对象的不确定性；（2）系统信息的模糊性，复杂的信息模式； （3）高度非线性；（4）传感器信息的多样化；（5）多层次、多目标的控制，管理与决策要求；（6） 庞大的数据处理与管理以及严格性能指标。自然 ，对于复杂系统需要在传统的控制理论和管理方 法基础上结合其它学科的知识，建立一种更有力的智能控制和智能管理方法，以解决上述提到的问 题。智能控制和智能管理就是在这种背景下提出和形成的。智能控制和智能管理系统是当今国内外 自动化学科，计算机学科，管理工程学科中一个十分活跃和具有挑战性的领域，又是一门新兴的综 合型交叉学科。它与人工智能、自动控制、运筹学、计算机科学、管理工程、模糊数学、神经 网络理论、进化论、模式识别、信息论、仿生学和认识心理学、人工生命学等有着密切的关系，是 相关学科相互结合与渗透的产物，具有广阔的应用前景。

智能控制是一门新兴的多学科交叉的理论和技术，没有一个确切的、统一的定义。1971年美 籍华人学者傅京孙提出：“智能控制是人工智能和控制论的交叉的学科和技术。”1977年美国学者提出：“智能控制是人工智能、控制论和运筹学的交叉的学说和技术。”

智能控制实现的方法有两种，一是智能与传统控制的结合，一是智能控制方法之间的结合。智能控制具有学习功能、适应功能、优化功能和组织综合能力。

智能控制适用于常规控制、常规技术方法无法解决或效果不好的场合。从中国自动化应用现状来看，常规自动化系统如PLC、DCS、工控机应用已十分普及。然而这些系统均是基于经典控制的产物，其在解决工业现场大量存在的非线性、时变、时滞、多变量、强耦合乃至粗糙而无法建模的复杂问题时就显得力不从心，在过程优化方面更是无能为力。然而，这类复杂过程又比比皆是，且得不到良好控制，企业生产难以稳定，能耗下不来，质量上不去。智能控制方法，由于其高度仿人智能特性（知识性模型），在描述和处理复杂控制与管理问题上，比传统的控制方法（解析性模型）更为先进和有效。然而，由于缺乏完全工程化的智能控制系统，使得智能控制目前只是专家教授们的专利，普通工程师只能是望而生叹。

基于国际上自动化发展趋势和社会发展的要求，以及中国的现有情况，北京四季阳光智能自动化公司，在总结多年自动化改造经验基础上，引进国外先进智能控制方法与工具，吸收国内外智能控制成果，斥巨资开发集成，隆重推出中国智能控制系统——飞天系列智能控制系统。该系统将常规控制方法（回路调节、逻辑控制、画面监控）与智能控制方法（模糊控制、专家系统、神经元网络、先进控制等）融为一体，面向普通工程师设计，硬软件配套集成，图形编程组态。此系统既可以帮您解决普通控制问题（与PLC、DCS相同），又长于复杂过程控制。模糊控制善于应付不确定性粗糙过程，神经网络适用于多变量学习建模与预测控制，而专家系统则将领域工艺专家知识和经验应用于复杂问题的处理。系统使用简单易学，普通工程师稍加培训即可以从事智能控制应用开发。

智能控制技术（模糊逻辑、神经网络、专家系统等），作为二十一世纪的自动化控制技术，国内外理论和实践均充分证实，其在工业复杂过程控制方面大有用武之地。

1．2 智能控制的基本方法

智能控制是针对系统绵复杂性、非线性、不确定性而提出来的。目前智能控制包括：

（1）基于专家系统的专家智能控制；

（2）基于模糊推理和计算的模糊控制；

（3）基于人工神经网络的神经网络控制；

（4）基于信息论、遗传算法和以上三种方法的集成型智能控制。

目前应用较广的智能控制主要有如下三种：

1．2．1 模糊控制

模糊控制是模拟人脑模糊思维发展起来的一种新型控制技术。模糊控制与经典控制理论有本质不同。经典控制立足于对被控制对象精确的数学描述，建立精确控制模型，从而实现控制。但现实世界中大量存在的是无法建模的过程，因而传统方法无法实现控制。

模糊控制是用语言归纳操作人员的控制策略，运用语言变量和模糊集合理论形成控制算法的一种控制。模糊控制不需要建立控制对象精确的数学模型，系统的鲁棒性强，尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制。