自20世紀(jì)40年代維納提出控制理論開始，自動(dòng)控制理論已經(jīng)經(jīng)歷了兩個(gè)主要發(fā)展階段：經(jīng)典控制理論階段和現(xiàn)代控制理論階段。雖然控制理論得到了很大的發(fā)展和應(yīng)用，但是，在科學(xué)技術(shù)和生產(chǎn)力水平高速發(fā)展的今天，人們對(duì)大規(guī)模、復(fù)雜和不確定性系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制的要求不斷提高。因此，傳統(tǒng)的控制理論的局限性日益明顯。尤其是在處理具有非線性、復(fù)雜性和不確定性的被控對(duì)象時(shí)，由于很難得到精確的數(shù)學(xué)模型，傳統(tǒng)方法設(shè)計(jì)的控制器在實(shí)際應(yīng)用中效果很差。

智能控制是人工智能、自動(dòng)控制理論、計(jì)算機(jī)技術(shù)、運(yùn)籌學(xué)等許多學(xué)科知識(shí)交叉而成的，包括模糊控制、專家系統(tǒng)控制、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制等方法。盡管智能控制尚需進(jìn)一步的完善和發(fā)展，但在復(fù)雜系統(tǒng)的控制中已經(jīng)顯示出其在很多方面較之傳統(tǒng)控制更好的性能。與傳統(tǒng)的控制理論相比，智能控制對(duì)于環(huán)境和任務(wù)的復(fù)雜性有更大的適應(yīng)程度，所以能在更廣泛的領(lǐng)域中獲得應(yīng)用。

神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是智能控制的一個(gè)重要分支，其在自動(dòng)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用提高了信息處理能力和自適應(yīng)能力，提高了系統(tǒng)的智能水平。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)已被證明具有逼近任意連續(xù)有界非線性函數(shù)的能力，這給非線性系統(tǒng)的控制帶來(lái)了新思路；另外，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的信息綜合能力，它能同時(shí)處理大量不同類型的輸入信息，能很好地解決輸入信息之間的冗余問題，并能夠處理那些難以用模型規(guī)則描述的系統(tǒng)信息。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜系統(tǒng)的控制方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制盒辨識(shí)的研究已經(jīng)成為智能控制研究的主流。

神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究目前尚處于探索階段，還未形成比較完善的理論體系和系統(tǒng)化的設(shè)計(jì)方法，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制系統(tǒng)是基于自適應(yīng)的基本原理，利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和理論設(shè)計(jì)而成的，簡(jiǎn)化了單純自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，發(fā)揮了自適應(yīng)與神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的各自長(zhǎng)處，為智能控制的實(shí)現(xiàn)探索了一種新方法，在智能控制研究領(lǐng)域中具有巨大的潛力。