什麼是智能控制系統。智能就是按邏輯運行的自動化。本質上是一種工具，用的得當可以大幅提高效率，提升體驗，以下是小編精心爲大家整理的什麼是智能控制系統，快來一起看看吧
什麼是智能控制系統1
1、智能化系統是由現代通信與信息技術、計算機網絡技術、行業技術、智能控制技術彙集而成的針對某一個方面的應用的智能集合,隨着信息技術的不斷髮展，其技術含量及複雜程度也越來越高，智能化的感念開始逐漸滲透到各行各業以及我們生活中的方方面面，相繼出現了智能住宅小區，智能醫院等都以智能化建築爲基點生髮開來，因此我們通常提到的智能化系統，都說智能化建築系統。
2、裝修裏的智能化控制系統一般指住宅智能化系統
住宅小區智能化系統，從其內容上來看可分爲小區物業綜合管理系統和家居智能管理系統兩大部分，前者包括：社區安防、信息服務、計量收費三部分，後者包括家居安防、家居信息服務、家居智能化控制等。
什麼是智能控制系統2
智能控制（intelligent controls）
在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。對許多複雜的系統，難以建立有效的數學模型和用常規的控制理論去進行定量計算和分析，而必須採用定量方法與定性方法相結合的控制方式。定量方法與定性方法相結合的目的是，要由機器用類似於人的智慧和經驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能系統時，主要注意力不放在數學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對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，而是研製智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高 層控 制 是 對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。爲了完成這些任務，需要採用符號信息處理、啓發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
智能控制與傳統的或常規的控制有密切的關係,不是相互排斥的、 常規控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常規控制的方法來解決“低級”的控制問題,力圖擴充常規控制方法並建立一系列新的理論與方法來解決更具有挑戰性的複雜控制問題、
什麼是智能控制系統3
什麼是智能控制技術？
智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發展的高級階段，主要用來解決那些用傳統方法難以解決的複雜系統的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和複雜的任務要求。
智能控制的思想出現於20世紀60年代。當時，學習控制的研究十分活躍，並獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發出來，用於解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫K．S．Fu、教授首先把AI的啓發式推理規則用於學習控制系統；1966年美國門德爾J．M．Mendel、首先主張將AI用於飛船控制系統的設計。
定義
智能控制的定義一： 智能控制是由智能機器自主地實現其目標的過程。而智能機器則定義爲，在結構化或非結構化的，熟悉的或陌生的環境中，自主地或與人交互地執行人類規定的任務的一種機器。
定義二： K、J、奧斯托羅姆則認爲，把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機器模擬，並用於控制系統的分析與設計中，使之在一定程度上實現控制系統的智能化，這就是智能控制。他還認爲自調節控制，自適應控制就是智能控制的低級體現。
定義三： 智能控制是一類無需人的干預就能夠自主地驅動智能機器實現其目標的自動控制，也是用計算機模擬人類智能的一個重要領域。
定義四： 智能控制實際只是研究與模擬人類智能活動及其控制與信息傳遞過程的規律，研製具有仿人智能的工程控制與信息處理系統的一個新興分支學科。
技術基礎
智能控制以控制理論、計算機科學、人工智能、運籌學等學科爲基礎，擴展了相關的理論和技術，其中應用較多的.有模糊邏輯、神經網絡、專家系統、遺傳算法等理論，以及自適應控制、自組織控制和自學習控制等技術。
專家系統是利用專家知識對專門的或困難的問題進行描述的控制系統。儘管專家系統在解決複雜的高級推理中獲得了較爲成功的應用，但是專家系統的實際應用相對還是比較少的。
模糊邏輯用模糊語言描述系統，既可以描述應用系統的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊邏輯可適用於任意複雜的對象控制。
遺傳算法作爲一種非確定的擬自然隨機優化工具，具有並行計算、快速尋找全局最優解等特點，它可以和其他技術混合使用，用於智能控制的參數、結構或環境的最優控制。
神經網絡是利用大量的神經元，按一定的拓撲結構進行學習和調整的自適應控制方法。它能表示出豐富的特性，具體包括並行計算、分佈存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習。這些特性是人們長期追求和期望的系統特性。神經網絡在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。
智能控制的相關技術與控制方式結合、或綜合交叉結合，構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器，這也是智能控制技術方法的一個主要特點。
研究對象
智能控制研究的主要目標不再是被控對象，而是控制器本身。控制器不再是單一的數學模型解析型，而是數學解析和知識系統相結合的廣義模型，是多種學科知識相結合的控制系統。智能控制理論是建立被控動態過程的特徵模式識別，基於知識、經驗的推理及智能決策基礎上的控制。一個好的智能控制器本身應具有多模式、變結構、變參數等特點，可根據被控動態過程特徵識別、學習並組織自身的控制模式，改變控制器結構和調整參數。
智能控制的研究對象具備以下的一些特點：
1、 不確定性的模型
智能控制的研究對象通常存在嚴重的不確定性。這裏所說的模型不確定性包含兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結構和參數可能在很大範圍內變化。
2、 高度的非線性
對於具有高度非線性的控制對象，採用智能控制的方法往往可以較好地解決非線性系統的控制問題。
3、 複雜的任務要求
對於智能控制系統，任務的要求往往比較複雜。
目前智能控制在伺服系統應用中較多的，主要包括專家控制、模糊控制、學習控制、神經網絡控制、預測控制等控制方法。
特點
智能控制與傳統控制的主要區別在於傳統的控制方法必須依賴於被控制對象的模型，而智能控制可以解決非模型化系統的控制問題。與傳統控制相比．
智能控制具有以下基本特點：
1、智能控制的核心是高層控制．能對複雜系統如非線性、快時變、複雜多變量、環境擾動等、進行有效的全局控制．實現廣義問題求解．並具有較強的容錯能力。
2、智能控制系統能以知識表示的非數學廣義模型和以數學表示的混合控制過程，採用開閉環控制和定性決策及定量控制結合的多模態控制方式。
3、其基本目的是從系統的功能和整體優化的角度來分析和綜合系統．以實現預定的目標。智能控制系統具有變結構特點，能總體自尋優．具有自適應、自組織、自學習和自協調能力。
4、智能控制系統具有足夠的關於人的控制策略、被控對象及環境的有關知識以及運用這些知識的能力。
5、智能控制系統有補償及自修復能力和判斷決策能力。
應用
智能控制的具體應用主要表現在以下幾個方面：
1、生產過程中的智能控制
生產過程中的智能控制主要包括局部級智能控制和全局級智能控制。
局部級智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進行控制器設計。研究熱點是智能PID控制器，因爲其在參數的整定和在線自適應調整方面具有明顯的優勢，且可用於控制一些非線性的複雜對象。
全局級的智能控制主要針對整個生產過程的自動化，包括整個操作工藝的控制、過程的故障診斷、規劃過程操作處理異常等。
2、先進製造系統中的智能控制
智能控制被廣泛地應用於機械製造行業。在現代先進製造系統中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以或無法預測的情況，人工智能技術爲解決這一難題提供了一些有效的解決方案。
1、利用模糊數學、神經網絡的方法對製造過程進行動態環境建模，利用傳感器融合技術來進行信息的預處理和綜合。
2、採用專家系統爲反饋機構，修改控制機構或者選擇較好的控制模式和參數。
3、利用模糊集合決策選取機構來選擇控制動作。
4、利用神經網絡的學習功能和並行處理信息的能力，進行在線的模式識別，處理那些可能是殘缺不全的信息。
3、電力系統中的智能控制
電力系統中發電機、變壓器、電動機等電機電器設備的設計、生產、運行、控制是一個複雜的過程，國內外的電氣工作者將人工智能技術引入到電氣設備的優化設計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。
用遺傳算法對電器設備的設計進行優化，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有模糊邏輯、專家系統和神經網絡。
智能控制在電流控制PWM技術中的應用是具有代表性的技術應用方向之一，也是研究的新熱點之一。
近年來，智能控制技術在國內外已有了較大的發展，已進入工程化、實用化的階段。作爲一門新興的理論技術，它還處在一個發展時期。隨着人工智能技術、計算機技術的迅速發展，智能控制必將迎來它的發展新時期。
