二、智能控制的发展历程
（一）世界智能控制发展过程
智能控制是一门具有强大生命力和广阔应用前景的新型自动控制科学技术，它采用各种智能化技术实现复杂系统和其他系统的控制目标。从智能控制的发展过程和已取得的成果来看，智能控制的产生和发展正反映了当代自动控制的发展趋势，也是历史的必然。
智能控制第一次思潮出现于20世纪60年代，智能控制的早期开拓者们提出了几种智能控制的思想和方法。20世纪60年代中期，自动控制与人工智能开始有了交集。
1965年，著名的美籍华裔科学家傅京孙等人首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，1971年傅京孙又论述了人工智能与自动控制的交集关系，由于他的重要贡献，成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人，但中国未能加入早期国际智能控制研究行列。
1978年3月，全国科学大会在北京召开，发出“向科学技术现代化进军”的号召，迎来了中国科学的春天。
随着人工智能和机器人技术的快速发展，智能控制的研究出现了一股又一股新的热潮，并获得持续发展。各种智能控制系统及应用手段，包括专家控制、模糊控制、递阶控制、学习控制、神经控制、进化控制、免疫控制和智能规划系统等已先后开发成功，并应用于各类工业控制过程系统、智能机器人系统和智能制造系统等。
进入20世纪70年代，从传统的仪表和继电器组相对应的两个不同应用领域派生出了分散控制系统和可编程序控制器。
分散控制系统（Distributed Control System，DCS）在国内也称为集散控制系统，是相对于集中式控制系统的一种新型计算机控制系统，它是在集中式控制系统的基础上发展、演变而来。当时的DCS使用通用的CPU，采用软解释方式处理程序，对于回路控制更为重视。
可编程序控制器（Programmable Logic Controller，PLC）是在20世纪70年代开始派生出来的产品。PLC依靠类似于AMD2910的位块处理器处理逻辑，相对而言在系统结构上，对于离散的逻辑控制更为重视。更像传统的硬件继电器组。
经过数十年的发展，PLC在体系中加入了通用型的CPU，特别是软逻辑PLC在指令处理原理方面与DCS并无差别，只是上位机软件的用户指令不同。而DCS在网络方面、多DPU协同工作方面、冗余方面也有了长足的发展，并大多数采用了X86的体系架构，充分利用了PC的技术成果，使得人们对DCS和PLC的概念从认知上逐渐得到统一。
现在的DCS与PLC的差别已经相当小了，从具体的技术而言，DCS有基于令牌网络的分布式实时数据库，可以通过全量通信来保证每个DPU内的映象数据都是最新的；而PLC在这一块更多地注重单机工作，即使是联网，也假定两台PLC之间只需要很少量的数据交换，所以采用主从结构的请求应答方式进行通信。
目前PLC按点数和价格分为大中小微几种不同的档次，同时按实现方式分为硬PLC、软编译型PLC、软解释型PLC三种，按结构分为背板式、模块式、分布式几种。其中大中型PLC更是在功能上加入了DCS和PC的许多功能，使其可以向上吞并一些DCS的市场，如现在很多自备电厂和化工行业都不再使用DCS而改用PLC去完成，横向来说PLC发展出了许多专用的PLC，包括数控专用、汽车专用等。
同时DCS也向下发展了许多有个性的产品，使其可以代替一部分PLC的产品，且体积较小，只有几个回路，带显示屏，可以满足一些行业的需要。
控制科学的发展历程如图1-12所示。
图1-12 控制科学的发展历程示意图
（二）中国智能控制发展历史
人工智能的产生与发展，促进了自动控制向着它的最高层次，即智能控制的方向发展。智能控制代表了自动控制的最新发展阶段，也是应用人工智能实现人类脑力劳动和体力劳动自动化的一个重要领域。为了解决自动控制面临的难题，一方面要推进控制硬件、软件和智能技术的结合，实现控制系统的智能化；另一方面要实现自动控制科学与人工智能、计算机科学、信息科学、系统科学和生命科学等学科的结合，为自动控制提供新思想、新方法和新技术，创立自动控制的交叉新学科，推动智能控制向新的领域发展。
20世纪80年代以来，中国学者先后提出一些新的智能控制理论、方法和技术。周其鉴等人于1983年发表了关于仿人控制的论文，之后又发展为仿人智能控制专著。吴宏鑫等人提出的“航天器变结构变系数的智能控制方法”和“基于智能特征模型的智能控制方法”等，为智能控制器的设计开拓了一条新的道路。蔡自兴等人于2000年提出和开发了进化控制系统和免疫控制系统，将源于生物进化的进化计算机制与传统反馈机制相结合，用于控制中可实现一种新的控制方式，即进化控制；而将自然免疫系统的机制和计算方法用于控制，则构成免疫控制，从而推动了中国智能控制研究向新的领域发展。
20世纪90年代以来，特别是进入21世纪以来，我国的智能控制研究也相继进入各种控制方法互相融合，取长补短构成众多的复合智能控制，开发某些综合的智能控制方法来满足现实系统提出的控制要求。智能复合控制是智能控制方法与经典控制和现代控制的集成，也包括不同智能控制技术的集成。仅就不同智能控制技术组成的智能复合控制而言，就有模糊神经控制、神经专家控制、进化神经控制、神经学习控制、专家递阶控制和免疫神经控制等进入研究阶段。以模糊控制为例，就能够与其他智能控制组成模糊神经控制、模糊专家控制、模糊进化控制、模糊学习控制、模糊免疫控制及模糊PID控制等智能复合控制。
多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是一种分布式人工智能系统，能够克服单个智能系统在信息资源、时空分布和系统功能上的局限性，具备并行、分布、交互、协作、适应、容错和开放等优点，因而到20世纪90年代，我国的研究基本上与世界研究平行发展，并在21世纪以来得到在某些行业的应用。在这种背景下，我国分布式智能控制系统研究也应运而生，成为智能控制的一个新的研究领域。
随着我国互联网、物联网等网络技术的快速发展，网络已成为大多数软件用户的交互接口，软件逐步走向网络化。智能控制适应网络化趋势，其用户界面已逐步向网络靠拢，智能控制系统的知识库和推理机也逐步与网络接口交接。与传统控制和一般智能控制不同的是，网络控制系统并非以网络作为控制机理，而是以网络作为控制的媒介，用户对受控对象的控制、监督和管理，必须借助网络及其相关浏览器和服务器来实现，无论客户端在什么地方，只要能够上网就可以对现场设备及其受控对象进行控制与监控。智能控制系统与网络系统的深度融合而形成的网络智能控制系统，是当今智能控制的一个新的研究和应用方向，在我国已成为21世纪智能控制的一个新亮点。
进入21世纪以来，智能控制在更高水平上复合发展，并实现与国民经济的深度融合。特别是近年来，各先进工业国家竞相提出人工智能、智能制造和智能机器人的发展战略，为智能控制的发展提供了前所未有的发展机遇。中国政府发布的《中国制造2025》《新一代人工智能发展规划》和《机器人产业发展规划2016—2020》等国家重大发展战略，为智能控制的基础研究及其在智能制造、智能机器人、智能驾驶等领域的产业化注入活力。