1.模糊控制

模糊控制主要是模仿人的思维方式，通过模糊推理的办法，实现对复杂系统的控制。模糊控制主要借助模糊数学和模糊语言的表达形式，根据模糊推理的基本原则，利用计算机技术实现模糊控制。模糊控制系统具有完整的循环控制结构，主要有以下几个特点：第一，无需构建精确的数学模型，操作人员可以根据控制经验和相关的操作数据进行控制；第二，具有较强的鲁棒性，能够有效解决传统控制模式的非线性、时滞和时变系统的控制问题；第三，推理过程模仿人的思维方式处理控制问题，对数据精度要求低，适用于复杂系统的控制。

2.专家控制

专家控制技术实现了控制理论、技术与专家系统理论、技术的有效结合，在实际应用中，专家控制技术可以模拟专家思维，实现对系统的智能化控制。专家控制技术主要涉及两部分结构，即专业数据库、推理结构，专家控制的过程就是从专业数据库选取知识，然后放到推理结构中，根据某一逻辑原则展开推理，从而对目标实现有效控制。专家控制的优点变现在以下几点：灵活性强，可以自主选择控制率进行控制，能够设置可调整、易控制的参数；稳定性强，就算控制条件不理想，例如偏差量大或者非线性环境，都可以维持良好的控制稳定性。

3.神经网络控制

神经网络控制主要是模拟人类大脑的神经元结构，根据神经元的传导方式，实现信息数据的有效联系和传播。神经网络控制主要是基于神经元的权值分布和联络构建神经网络模型，通过直接或间接的校正控制和预测控制来实现系统智能控制目标。神经网络模型是一种非线性模型，合理的模型设置可以有效解决各类非线性问题，取得良好的控制效果，同时，神经网络可以实现对多项数据的同时控制，例如同时输入和输出多个信号，具有较高的容错率，能够提高系统的控制效率。此外，神经网络控制具有较强的记忆、存储功能，能够对处理过的信息进行自动的记录，为之后控制提供参考。


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