智能控制方法主要包括以下几种：
模糊控制：模糊控制是一种基于模糊逻辑和模糊集合的理论，它根据实际问题的性质和经验，将输入变量和输出变量之间的关系用模糊语言描述，并根据模糊规则进行推理和决策，以实现对输入变量的控制和调节。
神经网络控制：神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制系统，它通过模拟人脑神经元的连接和信息处理方式，构建出复杂的网络模型，并通过训练和学习来优化网络参数，以实现对输入变量的控制和调节。
自适应控制：自适应控制是一种能够根据系统参数的变化自动调整控制参数的控制方法，它可以根据系统的实际情况，实时地调整控制策略，以适应系统的变化，从而提高系统的稳定性和准确性。
专家系统控制：专家系统控制是一种基于专家知识和经验的控制系统，它通过构建专家系统模型，将控制问题转化为专家问题，并利用专家的知识和经验进行推理和决策，以实现对输入变量的控制和调节。
遗传算法控制：遗传算法控制是一种基于遗传算法的控制系统，它通过模拟生物进化过程中的自然选择和基因交叉等操作，优化系统的控制参数，以实现对输入变量的控制和调节。
***还有一些其他的智能控制方法，如：
小脑模型控制：小脑模型控制是一种基于小脑模型的控制系统，它通过模拟小脑的运动协调和平衡机制，实现对系统运动的控制和调节。
蚁群算法控制：蚁群算法控制是一种基于蚁群智能的控制系统，它通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，优化系统的控制策略，以实现对输入变量的控制和调节。
以上各种智能控制方法各有优缺点，可以根据具体的应用场景和需求选择适合的控制方法。
