動態系統的基於智慧方法和技術的一類控制。智慧控制包括模糊控制、神經控制、專傢控制、學習控制（見學習控制系統）、分層遞階智慧控制等。智慧控制常用於難以建立準確和簡單數學模型的控制系統，應用領域包括智慧型機器人系統、電腦集成製造系統、複雜的工業程式控制系統、航太航空控制系統、交通運輸系統、環保及能源系統等。
發展概況 1966年，J.M.孟德爾最早主張將將人工智能用於飛船控制系統。1971年美籍華裔學者傅京孫從學習控制角度首先提出智能控制概念，並概括為人作為控制器的控制系統、人機結合型控制器的控制系統、無人參與智能控制系統三類。隨後，G.N.薩裡迪斯首次提出組織級、協調級、執行級的三層結構遞階智能控制，並引入熵作為智能控制系統的性能的度量。1985年以後，智能控制正式成為一個獨立的學術領域。
智能控制系統 薩裡迪斯認為，智能控制系統是通過自主智能機實現目標而無須操作人員參與。智能機能夠以結構化或非結構化的方式，在熟悉或不熟悉的環境中，自主地或有人參與地執行擬人的任務。如果對於一個激勵輸入，系統能夠產生合適的求解問題的響應，就稱為智能系統。對於智能控制系統，激勵輸入是任務要求及反饋傳感信息，產生的響應則為合適的決策和控制作用。智能控制系統的主要功能包括：①學習功能。一個系統能對過程或其環境的未知特征所固有的信息進行學習，並將得到的經驗用於進一步的估計、分類和決策（或控制），使系統的性能得到改善。②適應功能。智能行為是不依賴模型的一種自適應估計的屬性。對輸入不是已經學習過的情形，能利用它的插補功能給出合適的輸出。當系統中出現故障時，能自動找出故障甚至具備自修復功能。③組織功能。表現在對於復雜的任務和分散的傳感信息具有自行組織和協調的功能，在任務要求的范圍內自行決策和自主行動，出現多目標沖突時在一定限制下能自行裁決。
智能控制理論 薩裡迪斯認為，智能控制是人工智能、運籌學和控制理論的結合。智能控制理論所覆蓋的內容包括自適應、自組織和自學習控制、知識工程、信息熵、佩特裡(Petri)網、人機系統理論、形式語言與自動機、神經網絡、模糊系統、進化計算等。