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近年来，智能控制理论与智能化系统发展十分迅速。其中代表性的理论有专家系统，模糊逻辑控制、神经网络控制、基因控制即遗传算法、混沌控制、小波理论、分层递阶控制、拟人化智能控制、博弈论等。著名的控制理论权威专家Austrom在其“智能控制的方向”一文中指出：模糊逻辑控制，神经网络与专家系统是典型的智能控制方法。下面就将这三种典型的智能控制方法的研究现状作简要的描述。 1.模糊逻辑控制
模糊理论是美国的Zadeth教授最早提出的,发表了模糊集Fuzzyset一文,首次提出了模糊集合的概念。1974年英国学者E.H.Mamdani马达尼首先在试验室里实现了对蒸汽发动机的模糊控制，标志着模糊控制的诞生。 湖北省经济管理干部学院 模糊控制就是以模糊数学为工具，把控制专家和操作技师的经验模拟下来，通过模糊控制软件，将最善于处理模糊概念的人脑思维方法体现出来，作出正确的判断。模糊控制实质上是一种非线性控制。模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型，故模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。新华月报
模糊控制相对于常规控制而言有以下优点：(1)模糊控制是一种基于规则的控制。模糊控制是完全在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制，无须建立数学模型，是解决不确定性系统的一种有效途径。(2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用，已越来越多地、成功地应用于实际中。(3)模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显，可用于非线性、时变、时滞系统的控制。(4)模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，控制机理符合人们对过程控制的直观描述和思维逻辑,这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。
模糊控制具有良好控制效果的关键是要有一个完善的控制规则[19]。常规模糊控制的两个主要问题在于：改进稳态控制精度和提高智能水平与适应能力。在实际应用中，往往是将模糊控制或模糊推理的思想，与其他相对成熟的控制理论或方法结合起来，发挥各自的长处，从而获得理想的控制效果。由于模糊规则和语言很容易被人们广泛接受，加上模糊化技术在微处理器和计算机中能很方便地实现，所以这种结合展现出强大的生命力和良好的效果。模糊技术展示了其处理精确数学模型，非线性，时变和时滞系统的强大功能。近
年来，人们已经将模糊技术应用于工业、医学、地震预报、工程设计、信息处理以及经济管理等，其中应用最多也是最成功的，是工业过程控制和模糊家电产品领域。
2.神经网络控制
神经网络最早是40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出的。此后出现了不同类型的神经网络模型，如MP模型，感知机模型，BP网络，RBF网络,Hopfield网络等。其中Hopfield提出的Hopfield网络及Rumelhart提出的BP算法为一直处于低潮的人工神经网络的研究注入了新的活力，继Kilmer和Mcclloch提出KBM模型实现对“”登月车的控制之后，人工神经网络再次被引入控制领域，并迅速得到了广泛的应用，从而开辟了神经网络控制。
金梅子 神经网络系统是由大量的、同时也是很简单的处理单元（即神经元），通过广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。神经网络系统是一个高度复杂的非线性动力学系统，不但具有一般非线性系统的共性，更主要的是它还具有自己的特点，比如高维性、神经元之间的广泛互连性以及自适应性或自组织性等。神经网络的智能控制方法主要有：系统建模，直接自校正控制，间接自校正控制，神经网络模型参考自适应控制，神经网络内模控制，神经
网络非线性预测控制等。近来提出了模糊神经网络控制，。
为了饮食安全神经网络用于复杂控制的优势在于:(1)能够充分逼近任意复杂的非线性系统；
(2)由于大量神经元之间广泛连接,即使有少量单元或连接损坏,也不影响系统的整体功能,表现出很强的鲁棒性和容错性；(3)采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能。(4)可以处理不确定或不知道的系统,因神经网络是通过自学习来的。这些优点使神经网络成为智能控制的另一个重要组成部分。
目前,对人工神经网络的研究主要集中在下面的一些方面:在理论上,主要是对模型和算法的研究。在应用上，一方面是神经芯片的实现及其应用；另一方面，是在现在的计算机上，仿真地实现各种模型在不同方面的应用。在某些方面，人工神经网络已显示出优越性和非常乐观的前景。
3.专家系统
1969年，由美国斯坦福大学的Feigenbaum等人完成了第一个专家系统，用于确定有机化学分子结构式的DENDRAL专家系统。1984年，Astrom发表第一篇直接将人工智能的专
周朴园家系统技术引入到控制系统的论文，明确地提出了建立专家控制的新概念。
专家系统是指相当于(领域)专家处理知识和解决问题能力的计算机智能软件系统。专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。
专家系统具有以下特点:(1)它所解决的问题是复杂而专门的问题，这些问题很难用精确的数学语言描述，也没有确定的算法去解决；(2)专家系统不同于传统的数据处理算法而是突出知识的价值，推广和应用专家知识；(3)它采用人工智能原理和技术，如符号表示、符号推理和启发搜索等。专家系统在控制效果上体现出了高可靠性及长期运行的连续性，在线控制的实时性，优良的控制性能及抗干扰性，使用的灵活性及维护的方便性等显著的特点。
专家系统擅长解决的是难以建立数学模型而又依赖专家经验知识的问题，并在信息不完整或含有轻度噪声的情况下仍能给出一个合理的结论。它适合解决如故障诊断、报警处理、系统恢复、负荷预测、检修计划安排、无功电压控制、规划设计等问题。目前，专家
系统已经广泛用于医疗、化学、设计、地质勘探等领域。
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