智能控制的相关原理是将人工智能技术应用于控制系统中，通过对系统的感知、推理和决策能力的增强，实现对系统的自动控制。
一、感知原理
1、状态信息获取
通过传感器对控制系统中的状态信息进行采集，如温度、压力、速度等。
2、数据传输
将采集到的状态信息通过数据传输介质送入计算机或其他信息处理设备。
3、数据处理
对采集到的状态信息进行预处理、特征提取等操作，将其转化为可用于推理和决策的数据。
二、推理原理
1、知识库建立
根据控制系统的特点和要求，建立相应的知识库，包括专家经验、控制策略等。
2、推理机制设计
根据知识库中的知识，设计相应的推理机制，如基于规则的推理、基于案例的推理等。
3、状态评估
根据感知到的状态信息，通过推理机制对系统的运行状态进行评估，得出相应的控制策略。
三、决策原理
1、控制策略制定
根据推理得出的控制策略，制定相应的控制信号输出方案。
2、控制信号输出
将控制信号输出到控制系统，实现对系统的调节和控制。
3、反馈调整
根据系统的反馈信息，对控制策略进行调整和优化，实现智能控制闭环。
智能控制的基本概念和未来发展
一、智能控制的基本概念
1、定义
智能控制是一种基于人工智能技术的自动控制方法，通过对控制系统的感知、推理和决策能力的增强，实现系统的高效、稳定和安全运行。
2、特点
智能控制具有自适应性、鲁棒性、预测性和优化性等特点，能够根据系统的状态和环境变化自动调整控制策略，提高系统的性能和稳定性。
二、智能控制的未来发展
1、深度学习技术
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成功。未来，深度学习技术可以应用于智能控制领域，进一步提高智能控制的性能和准确性。
2、强化学习技术
强化学习是一种通过试错来学习最优策略的方法。未来，强化学习技术可以应用于智能控制领域，实现对系统的自适应控制。