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20世纪80年代，基于AI的规则表示与推理技术(尤其是***系统)基于规则的***控制系统得到迅速发展，如瑞典奥斯特隆姆(K．J．Astrom)的***控制，美国萨里迪斯(G．M．Saridis)的机器人控制中的***控制等。随着20世纪80年代中期人工***网络研究的再度兴起，控制领域研究者们提出并迅速发展了充分利用人工***网络良好的非线性逼近特性、自学习特性和容错特性的***网络控制方法。控制器不再是单一的数学模型解析型，而是数学解析和知识系统相结合的广义模型，是多种学科知识相结合的控制系统。

智能控制的具体应用主要表现在以下方面：

***制造系统中的智能控制

智能控制被广泛地应用于机械制造行业。在现代***制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精l确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了一些有效的解决方案。

(1)利用模糊数学、***网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。

(2)采用***系统为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。

(3)利用模糊集合决策选取机构来选择控制动作。

(4)利用***网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。