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智能控製與傳統的或常規的控製有密切的關係，不是相互排斥的。 常規控製往往包含在智能控製之中，智能控製也利用常規控製的方法來解決"低級"的控製問題，力圖擴充常規控製方法並建立一係列新的理論與方法來解決更具有挑戰性的複雜控製問題。
⒈ 傳統的自動控製是建立在確定的模型基礎上的，而智能控製的研究對象則存在模型嚴重的不確定性，即模型未知或知之甚少者模型的結構和參數在很大的範圍內變動，比如工業過程的病態結構問題、某些幹擾的無法預測，致使無法建立其模型，這些問題對基於模型的傳統自動控製來說很難解決。
⒉ 傳統的自動控製係統的輸入或輸出設備與人及外界環境的信息交換很不方便，希望製造出能接受印刷體、圖形甚至手寫體和口頭命令等形式的信息輸入裝置，能夠更加深入而靈活地和係統進行信息交流，同時還要擴大輸出裝置的能力，能夠用文字、圖紙、立體形象、語言等形式輸出信息。 另外，通常的自動裝置不能接受、分析和感知各種看得見、聽得著的形象、聲音的組合以及外界其它的情況。 為擴大信息通道，就必須給自動裝置安上能夠以機械方式模擬各種感覺的精確的送音器，即文字、聲音、物體識別裝置。 可喜的是，近幾年計算機及多媒體亚洲麻豆AV肉丝网站一区二区的迅速發展，為智能控製在這一方麵的發展提供了物質上的準備，使智能控製變成了多方位"立體"的控製係統。
⒊ 傳統的自動控製係統對控製任務的要求要麽使輸出量為定值（調節係統），要麽使輸出量跟隨期望的運動軌跡（跟隨係統），因此具有控製任務單一性的特點，而智能控製係統的控製任務可比較複雜，例如在智能機器人係統中，它要求係統對一個複雜的任務具有自動規劃和決策的能力，有自動躲避障礙物運動到某一預期目標位置的能力等。 對於這些具有複雜的任務要求的係統，采用智能控製的方式便可以滿足。
⒋ 傳統的控製理論對線性問題有較成熟的理論，而對高度非線性的控製對象雖然有一些非線性方法可以利用，但不盡人意. 而智能控製為解決這類複雜的非線性問題找到了一個出路，成為解決這類問題行之有效的途徑。 工業過程智能控製係統除具有上述幾個特點外,又有另外一些特點，如被控對象往往是動態的，而且控製係統在線運動，一般要求有較高的實時響應速度等，恰恰是這些特點又決定了它與其它智能控製係統如智能機器人係統、航空航天控製係統、交通運輸控製係統等的區別，決定了它的控製方法以及形式的獨特之處。
⒌ 與傳統自動控製係統相比，智能控製係統具有足夠的關於人的控製策略、被控對象及環境的有關知識以及運用這些知識的能力。
⒍ 與傳統自動控製係統相比，智能控製係統能以知識表示的非數學廣義模型和以數學表示的混合控製過程，采用開閉環控製和定性及定量控製結合的多模態控製方式。
