Los retos de diseño y aplicación de sistemas de control están relacionados con el aumento de la productividad, la flexibilidad del control y el procesamiento del big data. Algunos tipos de sistemas requieren autonomía en la toma de decisiones en tiempo real, otros pueden servir como factor esencial en la interacción hombre-robot y la influencia humana en el rendimiento del sistema. Este artículo estudia los principales métodos de control inteligente en sistemas técnicos como los métodos modernos de control adaptativo y óptimo, la logística difusa y el aprendizaje automático. Además, resalta los logros en las aplicaciones de control inteligente en sistemas robóticos y mecatrónicos durante la última década.
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