智能控制的思想出现于20世纪60年代。当时，学习控制的研究十分活跃，并获得较好的应用。如自学习和自适应方法被开发出来，用于解决控制系统的随机特性问题和模型未知问题；1965年美国普渡大学傅京孙(K．S．Fu)***首先把AI的启发式推理规则用于学习控制系统；智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。1966年美国门德尔(J．M．Mendel)首先主张将AI用于飞船控制系统的设计。

智能控制的研究对象具备以下的一些特点：

1. 不确定性的模型

智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

2. 高度的非线性

对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。

3. 复杂的任务要求

对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。

目前智能控制在伺服系统应用中较多的，主要包括***控制、模糊控制、学习控制、***网络控制、预测控制等控制方法。

办公室节能智能控制系统解决方案

　采用智能照明控制系统后，可使照明系统工作在全自动状态。通过配置的“智能时钟管理器”可预先设置若干基本工作状态，通常为“白天”、“晚上”、“清扫”、“安全”、“周末”、“午饭”等，根据预设定的　　时间自动的在各种状态之间转换。例如，上班时间来临时，系统自动将灯打开，而且光照度自动调节在预先设定的水平。午餐时间，灯将自动变换到一个舒适、柔和的灯光场景，使工作人员能够很好地休息和放松。当每一个工作日结束，在“智能时钟管理器”的作用下，系统将自动进入“晚上”工作状态，自动地调暗各区域的灯光。智能控制研究对象的主要特点是具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求。