智能控制：
郑大钟教授的“控制科学的发展及其启示”一文较详实地简概了控制学科发展的历史。再简言之：人类利用自动控制技术的历史，可以追溯到几千年以前。但是，把自动控制技术在工程实践中的一些规律加以总结提高，进而以此去指导和推进工程实践，形成所谓的自动控制理论，并作为一门独立的学科而存在和发展，则是20世纪中叶的事。在20世纪3、40年代，布莱克（Harold S. Black）、奈奎斯特（Harry Nyquist）、波德（Hendrik Bode）和维纳（Norbert
Wiener）等人的著作为自动控制理论的初步形成奠定了基础；二次大战后，经众多学者的努力，在总结了以往的实践和关于反馈理论、频率响应理论并加以发展的基础上，形成了较为完善的自动控制系统设计的频率法理论。1948年又出现了根轨迹法，至此，自动控制理论发展的第一阶段基本完成。这种建立在频率法和根轨迹法基础上的理论，通常成为经典（古典）控制理论。经典控制理论以拉普拉斯变换为数学工具，以单输入单输出的线性定常系统为主要研究对象，将描述系统的微分方程或差分方程变换到复数域中，得到系统的传递函数，并以此为基础在频率域中对系统进行分析与设计，确定控制器的结构和参数。通常采用反馈控制，构成所谓闭环控制系统。经典控制理论具有明显的局限性，特别是难以有效地应用于时变系统、多变量系统，也难以揭示系统更为深刻的特性。
在20世纪50年代蓬勃兴起的航空航天技术的推动和计算机技术飞速发展的支持下，控制理论在1960年前后有了重大的突破和创新。在此期间，贝尔曼（Richard Bellman）提出寻求最优控制的动态规划法，庞特里亚金（Lev S. Pontryagin）证明了最大原理，使得最优控制理论得到了极大的发展。卡尔曼(Rudolf Kalman)系统地把状态空间法引入到系统与控制理论中来，并提出了能控性、能观测性和新的滤波理论。这些构成了被称为现代控制理论的起点和基础。现代控制理论以线性代数和微分方程为主要数学工具，以状态空间法为基础来分析与设计控制系统。状态空间法本质上是一种时域的方法，它不仅描述了系统的外部特性，而且描述和揭示系统的内部状态和性能。它分析和综合的目标是在揭示系统内在规律的基础上，实现系统在一定意义下的最优化。它的构成带有更高的放生特点，即不限于单纯的闭环，而扩展为适应环、学习环等。较之经典控制理论，现代控制理论的研究对象既可以单变量的、线性的、定常的、连续的，也可以是多变量的、非线性的、时变的、离散的（这页另说这3个现代控制理论主要奠基人中的2人的相关的世界名著）
20世纪60年代末70年代初，可以说控制理论进入了一个多样化发展的新时代，在广度和深度上进入了新阶段，出现了这页要简介的智能控制理论等。即这时期随着现代科学技术的迅速发展，生产系统的规模越来越大，导致了控制对象、控制器以及控制任务和目的的日益复杂化，这些大型复杂系统具有多种形式的复杂性。传统的以单纯数学解析结构为基础的控制理论方法，其局限性日益显现，已不适用于复杂系统的控制。智能控制就是在这样的背景下提出和形成的。它是自动控制理论发展的高级阶段，是当今国内外自动化学科中一个十分活跃和具有挑战性的研究领域，又是一门新兴的交叉学科。并这领域的主要分支模糊控制理论是卡尔曼(Rudolf Kalman)的师兄扎德(Lotfi
A. Zadeh)提出的。（如此，控制理论的发展大致经历上面这三个阶段：古典控制理论、现代控制理论及智能控制理论）。
下面附我以前曾经读过的智能控制学科早期出版的一些代表性书籍，可供参考:
蔡自兴的《智能控制》，电子工业出版社1990年；（蔡自兴其后再出版《智能控制:基础与应用》，国防工业出版社1998年，其前言说“本书可作为高等院校自动控制、工业自动化、自动化仪表、电子工程、计算机应用等高年级学生和研究生教材”）；
李士勇和夏承光的《模糊控制和智能控制：理论与应用》，哈尔滨工业大学出版社1990年；
陈燕庆的《工程智能控制》,西北工业大学出版社1991年；
李人厚，秦世引的《智能控制理论和方法》，西安交通大学出版社1994年；
郑德玲的《智能控制系统》，冶金工业出版社1994年；
王顺晃,舒迪前的《智能控制系统及其应用》，机械工业出版社1995年；
戴汝为,王珏,田捷的《智能系统的综合集成》，浙江科学技术出版社1995年；
王耀南的《智能控制系统:模糊逻辑•专家系统•神经网络控制》，湖南大学出版社1996年；
孙增圻主撰的《智能控制理论与技术》，清华大学出版社1997年；
张乃尧，阎平凡的《神经网络与模糊控制》，清华大学出版社1998年；
虽然从蔡自兴的书知道智能控制是五个大学科的主要领域，但从上面这些书就知道，主要基于这里第10节的模糊数学、以及神经网络、进化理论特别是遗传算法等理论。当然，从孙增圻、清华大学校务副主席张再兴和邓志东3人合撰的上面《智能控制理论与技术》，也是以这3个领域理论为主，再辅于分层递阶控制（即由三个层次组成：组织级-一类神经元网络来实现推理、规划和决策的方法，协调级-Petri网翻译器方法来实现语言决策的功能，最后层次是执行级-该书仅用一页讲）；专家控制（其实质是使系统的构造和运行都基于控制对象和控制规律的各种专家知识，而且要以智能的方式来利用这些知识，求得受控系统尽可能地优化和实用化。但专家控制目前尚未形成系统的理论体系）；学习控制（学习的概念含义丰富而又难于确切界定，因而学习控制目前也缺乏系统的理论表达）。 可见，数学系学生能很快掌握这领域。
而机器人，“机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识,并根据自身内部的知识库做出相应的决策”，可见“机器人控制系统是机器人的大脑,是决定机器人功用和功能的主要要素”，也就是机器人基本决定于智能控制，只要再了解机械臂运动规律，也就是数学系学生大一或大二学过的普通物理学中的运动学和动力学，数学系学生也会很快掌握机器人学。
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