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人工智能技术名词解释
工神经网络:是当今智能科技中的基础技术，它的连接机制与人工智能的符号推理机制并列，成为智能科技的两大阵营。它模拟人脑的解剖生理学特征，用许多并行的简单神经元，以一定的拓扑结构连结成网，既接受外界信息，又相互刺激，更擅长于分布存储，联想记忆，反馈求精，黑箱映射，权值平衡，动态逼近，全息存录，容错防失，加之以神经元巨量互连，形成强大的自学习、自适应、自组织、自诊断、自修复能力，其网络节点间权值强度不断反馈，动态分析，与语言、视听人机接口的密切配合，可自动获取人类专家丰富的知识与经验，并模拟人脑的逻辑推理、形象思维以至灵感突现，恰如其分地处理各种不准确、不完善、不确定的信息，推理得出正确结论。
模糊逻辑:模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。
遗传算法:是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向。
专家系统:是收集应用人类专家的知识和经验，模仿专家处理知识和解决问题的方法，编制成计算机智能软件系统，在通过人机结合不断获得反馈信息的情况下，实时在线地对规则、事例和模型实行独立决策的一种问题求解或控制系统。这种计算机智能系统具有启发性、透明性和灵活性，在不受时间、空间和环境影响情况下，高效率、准确无误、周密全面、迅速不疲倦地完成工作，其解决问题能力和知识的广博性可超过人类专家，又克服了人类专家因疏忽、遗忘、紧张、疲倦等干扰因素造成的偏差和错误，因而其推广、应用具有巨大的经济和社会效益。
模式识别:是模拟人脑形象思维，根据事物的特征、形象或关系，辨识、判定和处理事物的一种智能决策方法和技术，它广泛应用于科研生产中，是一种具有重大价值的技术方法.
粗糙集理论:是在离散归一化处理其在测量中所得的数据集合，通过基于集合元素的不可分辨关系的代数运算，利用条件与结果属性中的大量有用特征、有效数据发现知识，在决策规则的初步简化计算中取得核值，然后进一步简化规则并根据问题要求选取最小决策算法给予实际应用，去除大量信息中的多余属性，降低信息空间的维数和属性数量。它可大大简化网络结构和样本数量，缩短训练时间，是智能科技中一种具有根本意义的分析方法。这种方法是基于测量数据集而获取知识的，故对虚拟仪器的智能化发展具有重大意义。
混沌运动:是确定性系统中局限于有限相空间的高度不稳定运动，是无序中的有序，它使事物在长时间的行为中显示出表面上的某种混乱。混沌现象的特征是“非周期背后隐藏的有序性”以及“对初始条件的敏感依赖性”，充分利用混沌特征，在智能信息处理中实施非线性决策和预测、非线性系统辨识、模式识别、图像数据压缩、高性能保密、多目标搜索，以及无限丰富、精彩绝伦的计算机绘画等种种神奇应用。
分形理论:研究非线性系统产生的不光滑和不可微的几何形体及其内在结构的比例自相似性，为研究掌握自然界一切复杂事物的运动变化规律提供了强有力的工具和方法。
小波分析:是现代分析数学这棵大树的主干和最完美的结晶。从形象直观上看，小波是指人们可以观察到的最短、最简单的正负相同、具有衰减性的振荡波；而从数学上说，小波函数f(t)是具有其中心三个条件的窗口函数，它既能刻划信号在时域和频域的局部化特性，又能完全保留信号的全部信息，而且具有变焦距性质，即对于只在瞬间出现的高频信号具有很窄的时间窗口，而在低频段又具有很宽的不同尺度的变换。小波分析的实质是反映事物世界的波粒二重性以及局部与整体多层次展现的辩证关系，其最吸引人的特点就在于时频定位和多尺度近似能力，在自适应控制、鲁棒控制、非线性控制、过程辨识、神经网络等众多领域都取得了丰硕的成果。
分形与混沌是本质上一致的两个方面。混沌事件在不同的时间表现出相似的变化模式，而分形则是在空间标度下表现的相似性。混沌所关注的是其复杂的不稳、发散、收敛的过程，而分形则是刻画混沌运动的直观的几何语言。混沌、分形和小波分析的有机结合有着极丰富的内涵和深刻的哲理，它必将为材料分子自动组装、高速基因测序及高效蛋白质结构预测等重大的精微科技难题的解决提供强有力的工具，也将为仪器仪表的虚拟化、网络化和智能化开拓出光辉前景。
物元可拓方法是在多种已知的一般决策的比较和优选的基础上，根据各层次、各阶段产生的不相容的矛盾问题的需要，进而突破常规地、拓展性地采取创造性决策技巧，抓住关键策略，最大限度地满足主系统、不相容的矛盾转化为相容关系，从而实现全局性最佳决策目标。它是在复杂系统中化解次要矛盾，解决主要矛盾和关键性难题的有力手段
数据融合技术是对多信息源测得的数据，根据其在整个系统的重要性和可信度分配以不同的权值比重，综合计算出该特征属性总体最优化表征值的一种技术方法。它是一种对复杂事物属性的优化测量和表征技术，对高技术开发研究具有极重要的意义。
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导读：而人工智能是指由人类制造出来的&机器&所表现出来的智能。电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环。
关键词：人工智能，电气，自动化控制
　　 人类智能主要要包括三个力面，即感知能力，思维能力，行为能力，而人工智能是指由人类制造出来的&机器&所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。
　　1人工智能应用理论分析
　　 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及哲学和认知科学、数学、心理学、计算机科学、控制论、不定性论，其研究范畴为自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等，应用于智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程。
　　 当今社会，计算机技术已经渗透到生产和生活的方方面面，计算机编程技术的日新月异催生自动化生产、运输、传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈，所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环，实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。
　　2人工智能控制器的优势
　　 不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器例如:神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下
　　 （1）它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素。例如:参数变化，非线性时，往往不知道。)
　　 （2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。例如:模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍。
　　 (3)它们比古典控制器的调节容易。
　　 (4)在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。
　　 (5)运用语言和响应信息可能设计它们。，自动化控制。。
　　 (6)它们有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计)，与驱动器的特性无关。论文格式，自动化控制。。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果非常好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。
　　3人工智能的应用现状
　　 (1)优化设计电气设备的设计是一项复杂的工作，它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的。因此，很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进，使传统的CAD技术如虎添翼，产品设计的效率及质量得到全面提高。
　　 用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计，因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。
　　 （2）智能控制的功能实现
　　 ①数据采集与处理：对所有开关量、模拟量的实时采集，并能按要求处理或存贮。
　　 ②画面显示：模拟画面真实显示一次设备和系统的运行状态，可实时显示电流、电压等所有模拟量、计算量、隔离开关、断路器等实际开关状态及挂牌检修功能，能生成历史趋势图。
　　 ③运行监视：具有对各主要设备的模拟量数值、开关量状态的实时智能监视，有事故报警越限和状态变化事件报警，事件顺序记录、声光、语音、电话图象报警。
　　 ④操作控制：通过键盘或鼠标实现对断路器及电动隔离开关的控制，励磁电流的调整。按顺控程序进行同期并网带负荷或停机操作。系统对运行人员的操作权限加以限制，以适应各级运行值班管理。
　　 ⑤故障录波:模拟量故障录波，波形捕捉，开关量变位，顺序记录等（包括主要辅机)。论文格式，自动化控制。。
　　 ⑥在线分析：不对称运行分析、负序量计算等。
　　 ⑦在线参数设定及修改：保护定值包括软压板的投退。
　　 ⑧运行管理:操作票专家系统，运行日志，报表的生成及存储或打印，运行曲线等。
　　人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种:模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。
　　4恒压供水案例简析
　　 恒压供水在工业和民用供水系统中已普遍使用，由于系统的负荷变化的不确定性，采用传统的PID算法实现压力控制的动态特性指标很难收到理想的效果。在恒压供水自动化控制系统的设计初期曾采用多种进口的调节器，系统的动态特性指标总是不稳定，通过实际应用中的对比发现，应用模糊控制理论形成的控制方案在恒压系统中有较好的效果。在实施过程中选用了AI 一808人工智能调节器作为主控制器，结合FXIN PLC逻辑控制功能很好地实现了水厂的全自动化恒压供水。对于单独采用PLC实现压力和逻辑控制方案，由于PLC的运算能力不足编写一个完善的模糊控制算法比较困难，而且参数的调整也比较麻烦，所以所提出的方案具有较高的性价比。
　　 本案例中只是一个人工智能在电气自动化中的一个小小的应用，也是电气元
　　件生产供给的一个方向，实现机械智能化是我们努力的追求，将人工智能的先进的最新成果应用于电气自动化控制的实践是一个诱人的课题。
　　 人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能完成的复杂的工作，电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力，人工智能的应用体现在问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器人学等方面。而这诸多方面都体现了一个自动化的特征，表达了一个共同的主题，即提高机械的人类意识能力，强化控制自动化。因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。
[1]陈洪峰.国内电气自动化发展状况与趋势[J].科技创新导报，2009
[2]张培铭，缪希仁等.展望21世纪电器发展方向----人工智能电器[J].电工技术杂志，2006(4).
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　　简单来说，智能化管理技术就是能够代替人的脑力劳动的一种技术，它把人的重复性的脑力劳动被计算机所代替。如果大家第一次听到这种论调，会觉得很突然，也很难相信它是真的。因为大脑的处理能力特别强大，特别是要让计算机来处理企业管理问题，更加不可能。企业管理工作涉及到的问题更加复杂多变。并且各个企业情况很不相同，在这种情况下，怎样使企业的管理工作被计算化，肯定非常难，即使实现了很多人也不会相信。　　但是，智能化管理技术就是这样一种技术，它能够代替人从事部分复杂的脑力劳动。我举两个例子来说明。大家知道神舟五号飞出去了，飞到宇宙里去又回来了，这本身也是一件非常复杂的事情，是一种系统工程，但为什么我们发射的时候就能够确信它会按期返回地面，就是因为我们有一个办法，叫准确计算法，通过这个办法，我们把各种不确定的问题确定了。不管飞船遇到多大阻力，不管返回地球会多么困难，只要我们经过计算、反复试验，找到正确的处理办法和应对措施，我们就能够准确把握事态的发展。经过我们的多次试验，我们把各种环境可能遇到的各种情况考虑进去，让计算机来计算清楚，就敢于把人放到飞船舱里，让载人飞船在地球之上指定位置旋转。保证神州五号顺利归来的根本方法，就是我们通过各种实验所得出的准确计算方法。　　也就是说，无论什么事情，无论事情多么复杂，只要我们能够找到准确的计算方法，把复杂问题简单化，这种方法能够把问题计算清楚，我们就可以肯定地知道，这样解决是正确的或是错误的。由于我们是依据准确计算所得出的结论，我们的结论也肯定是正确的和无可辩驳的。除非你提出比我更加准确的计算公式、计算方法。如果你真提出了更加准确的计算方法，那就是一大贡献、一大进步。　　同样道理，如果我们要让机器或让软件来代替人从事脑力工作，只要我们所从事的这项劳动能够找到准确的判断方法、思考方式或计算公式，能够有一把准确的尺子来度量，比如这个企业到底实现利润多少就是经营良好，只要我们有一把尺子，这个尺子已经把各种情况都考虑了进去，拿尺子一量就可以知道了。这个尺子就是一个准确的计算公式或各种准确计算公式的一个组合，有了这个尺子，这个公司多少利润才是正常的我们就可以准确的下定论。　　由此可见，智能化的东西，智能化管理技术，首先是要找到回答管理问题的准确计算方法或准确判断方法，这个方法让最专业、最权威的专家看了也没有争议。这个方法所得出的结论，对事物的分析评价，对决策的建议，是不能怀疑的，是准确的和唯一的。你跟我争没有用，通过准确计算保证神州五号就能按时回到地球上来，事实告诉我也是这样。如果神州五号没有回到地球上来，肯定是我们有些情况没有考虑到，比如遇到遇到了我们以前没有考虑到的强气流，或者我们当时考虑到的大气压力低于实际压力，结果失败了。但是，只要我们把各种情况都考虑进去，并通过准确计算，确定了它的行动轨迹，即使像发射神州五号这样复杂的东西，我们也能够通过准确计算得到预期的结果。　　如果受我们的认识所限，我们现在的知识或经验没有达到能够准确计算的程度，或者，我们所面对的不确定因素很多，达不到载人的程度，那么怎么办？需要继续进行模拟、试错试验，把各种因素、情况搞清楚，然后考虑进去，再进行准确计算，我们把这种考虑各种情况、不断穷尽各种情况的方法叫穷尽法。使用穷尽法来完成脑力劳动的最典型例子就是“深蓝”机器人，这个机器人的下棋能力，超过了任何国际象棋大师，也是说，所有国际象棋大师安拜下风。为什么，因为他通过和国际象棋大师下棋，不断把大师的高招固化到计算之中，并想出打败大师的对策，也固化进去，通过学习和固化众多象棋大师的高招，最后没有任何一个国际级大师能够下过深蓝。穷尽法是开发智能化管理软件的第二个核心技术。　　当我们有了智能化管理技术的时候，使用它和不使用它的企业就完全不一样。这就好象流水生产线，当我们没有发明它的时候，大家生产汽车全靠能工巧匠，各个企业之间的产品质量有差别，但差别不算很大。但如果已经有了流水生产线，使用流水生产线生产汽车，和使用能工巧匠手工生产汽车，无论是在数量方面还是质量方面，均是不在同一个层次的，是没有办法竞争的。只有你上流水生产线，我也上流水生产线，我们才能够平等竞争，然后就看哪一个企业流水生产线更精、更专，生产出来的东西更好。　　同样，如果把管理决策、判断、思考等脑力劳动的成功做法、思路、判断方法，都被计算机软件固定下来，之后，我做企业经营管理的时候使用这个平台，而你做企业经营管理的时候还是依靠你个人的智慧、经验和能力，咱们俩的决策和管理水平肯定不是在一个档次上，几乎是不可比的。你是和我们没有法竞争的。我做出一个分析报告，计算出存货降低 5% 会带来多少利润，只需要 2 分钟，你需要 2 个小时。我回答企业经营管理的 12 个问题只需要 5 分钟，你需要七天时间。最重要的是，许多问题我能够准确计算、准确回答，而你又算不清楚或算不准确，你和我肯定是不在同一个水平上竞争。　　许多经营管理问题，不同的人有不同的看法。比如说，存货降低 5 ％，有人计算会带来 100 万的利润，有人计算会带来 200 万的资金节约，这是因为不同的人使用不同的计算方法，会得出不同的计算结果。但科学的方法只有一个，我们众多专家经过研究、验证，认为正确的、科学的方法就是这一个。如果你认为我的方法计算的不准确，你提出更准确的方法咱们来讨论，来辨争。咱们一争论问题就清楚了，如果我错了我马上修改程序、修改计算公式，我们就又向前走了一步。如果你错了，就使用我的方法吧。只有使用正确的方法，才能得出正确的分析判断结论。　　由此可见，使用智能化管理技术和不使用智能化管理技术企业之间的差异非常明显。比如，存货增加一千万，会带来多少资金缺口，使用软件的企业一下子就计算出来了。可动用资金总额是多少，我要投资，能拿走多少钱不影响正常经营活动，软件一点击就算出来了。而你还要请咨询公司来算，或者咨询公司也算不清楚、算不准确，那就残了。正是因为有这么多经营管理问题智能化管理软件能够准确回答，使用软件的人和没有使用软件的人的感觉完全不同。使用的人不需要再手工计算，并且还能够计算准确。不使用的人不但不能快速准确的计算清楚、不能准确回答我们要回答的经营问题，而且还在怀疑计算机软件有没有可能做到。　　自己做不到，并不等于专家做不到。专家做不到，并不等于计算机做不到。在计算机的帮助下，过去我们做不到、不能准确回答的经营管理问题，现在我们可以准确的回答。自己做不到的根本原因，是自己没有一个科学的分析思路和计算方法。如果我们人也计算不清楚，回答不准确，让计算机软件来回答清楚，也比较困难。但是，只要我们人能够找到思考问题的正确方法，哪怕是只有一次，大脑比较清醒，把问题给想清楚了，那么只要我们把这个方法记录下来，让计算机软件固定下来，那么以后遇到同样的问题，我们就能够正确回答了。只有我们人事先找到分析思路、计算公式，把各种问题考虑全面，固化到计算机之中，这时候你计算机所得出的分析结论大家都会服气的。　　当智能化管理软件把计算、判断、建议等重复性的，过去依靠经验、依靠技巧才能完成的决策工作，固化到计算机软件之中，让计算机来实现的时候，我们人类就获得了解放，我们大多数人就只做过去没有出现、没有遇到过的，需要我们创造新的办法来回答和解决的问题。这个时候，人就会从繁琐的、重复性的脑力劳动解放出来，人就变成了创造性的人，我们的生活习惯、工作方式就会大大改观。　　我相信，智能化管理技术，就像英特尔的 CPU 一样，能够不断提高，最终达到它的分析判断能力超过任何一个个人。目前，智能化管理技术还仅仅用在企业的经营管理和财务分析之中，随着智能化管理技术的推广、传播，随着科研单位、学校、企业、大家的不断参与和推进，智能化管理技术将会在各个领域开花结果，最终使我们大量的管理劳动让计算机软件完成，使智力产品的质量和工业产品的质量一样，有了设备技术的保证，那么我们“智能化、泽中华”的初衷就一定能够快速实现，中华民族的伟大复兴，就一定能够快速实现。
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控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。自1971年傅京孙教授提出“智能控制”概念以来，智能控制已经从二元论（人工智能和控制论）发展到四元论（人工智能、模糊集理论、运筹学和控制论），在取得丰硕研究和应用成果的同时，智能控制理论也得到不断的发展和完善。智能控制是多学科交叉的学科，它的发展得益于人工智能、认知科学、模糊集理论和生物控制论等许多学科的发展，同时也促进了相关学科的发展。智能控制也是发展较快的新兴学科，尽管其理论体系还远没有经典控制理论那样成熟和完善，但智能控制理论和应用研究所取得的成果显示出其旺盛的生命力，受到相关研究和工程技术人员的关注。随着科学技术的发展，智能控制的应用领域将不断拓展，理论和技术也必将得到不断的发展和完善。智能控制的基本概念、原理、方法、技术和应用,模糊控制、神经网络控制、专家系统控制及集成智能控制系统的作用机理、类型结构、控制特性、设计要求与方法、应用示例，对不同的控制系统，阐述的重点和方法也有所区别,智能控制应用研究中存在的问题及智能控制技术的发展趋势。
自1932年奈魁斯特（H.Nyquist）的有关反馈放大器稳定性论文发表以来，控制理论的发展已走过了60多年的历程。一般认为，前30年是经典控制理论的发展和成熟阶段，后30年是现代控制理论的形成和发展阶段。随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已难以解决复杂系统的控制问题。智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。1965年，美籍华裔科学家傅京孙教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。0967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制”一词。20世纪70年代初，傅京孙、Glofis0和Saridis等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要进展。1974年，Mamdani提出了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，将模糊集和模糊语言逻辑用于工业过程控制，之后又成功地研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器的智能化水平有了较大提高。模糊控制的形成和发展，以及与人工智能的相互渗透，对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。1986年，K.J.Astrom发表的著名论文《专家控制》中，将人工智能中的专家系统技术引入控制系统，组成了另一种类型的智能控制系统——专家控制。目前，专家控制方法已有许多成功应用的实例。
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